Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Neyron tarmoqlarning asosiy maqsadi nimadan iborat?
Neyron tarmoqlarning asosiy maqsadi ma'lumotni qayta ishlash va qaror qabul qilishda inson miyasining funktsiyasiga taqlid qilishdir. Ular kirish ma'lumotlaridagi naqsh va munosabatlarni tanib olish uchun mo'ljallangan va bu ma'lumotlardan yangi ma'lumotlar haqida bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun foydalanadi.
Neyron tarmoqlardan tasvirni aniqlash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va qaror qabul qilish kabi turli xil vazifalar uchun foydalanish mumkin. Ular, ayniqsa, katta hajmdagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan yoki an'anaviy algoritmlar uchun juda murakkab bo'lgan vazifalar uchun foydalidir.
Neyron tarmoqlarning asosiy kuchli tomonlaridan biri ularning ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatidir, ya'ni ular ko'proq misollarga duchor bo'lganda, vaqt o'tishi bilan o'z ish faoliyatini yaxshilashlari mumkin. Bu ularni tasvir yoki nutqni aniqlash kabi tuzilmagan yoki oldindan aytib bo'lmaydigan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan vazifalar uchun juda mos qiladi.
Xulosa qilib aytganda, neyron tarmoqlarning asosiy maqsadi ma'lumotni qayta ishlash, naqshlarni tan olish va bashorat qilish yoki qaror qabul qilishda inson miyasining funktsiyasiga taqlid qilishdir. Ular turli xil vazifalarni, xususan, katta hajmdagi ma'lumotlar yoki murakkab naqshlarni o'z ichiga olgan vazifalar uchun ishlatilishi mumkin. Bundan tashqari, ular ma'lumotlardan o'rganish qobiliyatiga ega, bu ularni tuzilmagan yoki oldindan aytib bo'lmaydigan ma'lumotlar bilan bog'liq vazifalar uchun mos qiladi.

Tasvirlarni tanib olishda texnik qurilmalar
Tasvirlarni tanib olish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan bir nechta texnik qurilmalar mavjud, jumladan:

1. 
   Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN): Bular tasvirni aniqlash uchun maxsus mo'ljallangan neyron tarmoqlarning bir turi. Ular kirish tasviridan xususiyatlarni olish uchun konvolyutsiya deb ataladigan jarayondan foydalanadilar va keyin tasvirni tasniflash uchun ushbu xususiyatlardan foydalanadilar.
   
2. 
   O'rganishni o'tkazish: Bu odatda katta ma'lumotlar to'plamida o'qitilgan oldindan o'rgatilgan model kichikroq ma'lumotlar to'plamida yangi modelni o'rgatish uchun boshlang'ich nuqta sifatida foydalaniladigan usul. Bu ma'lumotlar cheklangan joylarda tasvirni aniqlash vazifalari uchun foydali bo'lishi mumkin.
   
3. 
   Ob'ektni aniqlash: Bular tasvir ichidagi muayyan ob'ektlarni aniqlash uchun mo'ljallangan algoritmlardir. Ular tasvir ichidagi ob'ektlarni aniqlash va joylashtirish uchun CNN va mashinani o'rganish algoritmlarining kombinatsiyasidan foydalanadilar.
   
4. 
   Tasvirni segmentatsiyalash: Bu tasvirni har biri boshqa ob'ekt yoki tasvirning bir qismiga mos keladigan bir nechta segmentlar yoki hududlarga bo'lish jarayonidir.
   
5. 
   Chuqur o'rganish: Bu kirish ma'lumotlaridan xususiyatlarni o'rganish uchun bir nechta qatlamli neyron tarmoqlardan foydalanadigan mashinani o'rganishning kichik sohasi. Keyinchalik bu xususiyatlar yangi ma'lumotlar haqida bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun ishlatiladi.
   
6. 
   Uskuna tezlashuvi: Bu grafik ishlov berish birliklari (GPU), Tensor ishlov berish birliklari (TPU) yoki dasturga xos integral sxema (ASIC) qurilmalari yordamida amalga oshirilishi mumkin. Ushbu qurilmalar neyron tarmoqlar talab qiladigan murakkab matematik operatsiyalarni bajarish uchun optimallashtirilgan va o'qitish va xulosa chiqarish jarayonini sezilarli darajada tezlashtirishi mumkin.
   

Xulosa qilib aytganda, tasvirlarni tanib olish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan bir nechta texnik qurilmalar mavjud, ular orasida konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), uzatishni o'rganish, ob'ektlarni aniqlash, tasvir segmentatsiyasi, chuqur o'rganish va apparat tezlashuvi mavjud. Ushbu qurilmalarning har biri tasvirlardan xususiyatlarni ajratib olish va ular haqida bashorat qilish uchun boshqa yondashuvdan foydalanadi.