Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Sinflashtirish qanday jarayon? Tasniflash jarayoni qanday?
Tasniflash jarayoni - bu ob'ektga uning xususiyatlari yoki xususiyatlaridan kelib chiqqan holda sinf belgisini belgilash usuli. Bu naqshni aniqlash va mashinani o'rganishda asosiy vazifa bo'lib, tasvirni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va hissiyotlarni tahlil qilish kabi keng ko'lamli dasturlarda qo'llaniladi.
Tasniflash jarayoni odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash: Klassifikatorni o'rgatish uchun ishlatiladigan etiketli ma'lumotlarni to'plang va tayyorlang. Bu ma'lumotlar klassifikator tasniflash uchun foydalaniladigan ob'ektlar va sinflarning vakili bo'lishi kerak. Xususiyatlarni ajratib olish: Klassifikatorni o'rgatish uchun foydalaniladigan ob'ektlardan tegishli xususiyatlar yoki xususiyatlarni ajratib oling. Bu xususiyatlar ob'ektlarning turli sinflarini ajrata olishi kerak.Model o'rgatish: Belgilangan ma'lumotlar va ajratilgan xususiyatlardan foydalangan holda klassifikatorni o'rgating. Bu qadam xususiyatlar va sinf yorliqlari o'rtasidagi munosabatni o'rganish uchun mashinani o'rganish algoritmidan foydalanishni o'z ichiga oladi.Model baholash: Ta'lim jarayonida foydalanilmaydigan alohida ma'lumotlar to'plami (sinov ma'lumotlari) yordamida tasniflagichning ishlashini baholang. Ushbu qadam klassifikatorning aniqligi va mustahkamligini o'lchash uchun ishlatiladi.Modelni joylashtirish: Yangi, ko'rinmaydigan ob'ektlarni tasniflash uchun o'qitilgan klassifikatorni joylashtiring. Bu bosqich klassifikatordan yangi ob'ektlarning xususiyatlariga qarab sinf belgilarini bashorat qilish uchun foydalanishni o'z ichiga oladi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, tasniflash jarayoni ob'ektga uning xususiyatlari yoki xususiyatlariga qarab sinf belgisini belgilash usulidir. U odatda quyidagi bosqichlarni o'z ichiga oladi: Ma'lumotlarni yig'ish va tayyorlash, Xususiyatlarni ajratib olish, Modelni o'qitish, Modelni baholash va Modelni joylashtirish.

Tanib olishning qanday algoritmlarini bilasiz?
Kompyuterni ko'rish, tasvirni qayta ishlash, naqshni aniqlash va mashinani o'rganish kabi turli sohalarda keng qo'llaniladigan bir nechta tanib olish algoritmlari mavjud. Eng mashhur tanib olish algoritmlaridan ba'zilari:

1. 
   K-Eng yaqin qo'shnilar (KNN): Parametrik bo'lmagan usul bo'lib, ob'ektni k-eng yaqin qo'shnilarining ko'pchilik sinfiga qarab tasniflash uchun masofa ko'rsatkichidan foydalanadi.
   
2. 
   Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash (SVMs): Ma'lumotlarning turli sinflarini ajratish uchun giperplan deb ataladigan chegaradan foydalanadigan nazorat ostidagi o'rganish algoritmi.
   
3. 
   Qaror daraxtlari: Qarorlar va ularning mumkin bo'lgan oqibatlarini ifodalash uchun daraxtga o'xshash tuzilmadan foydalanadigan nazorat ostidagi o'rganish algoritmi.
   
4. 
   Tasodifiy o'rmon: Modelning aniqligi va mustahkamligini oshirish uchun bir nechta qaror daraxtlarini birlashtirgan ansambl usuli.
   
5. 
   Naive Bayes: Ob'ektlarni xususiyatlariga ko'ra tasniflash uchun Bayes teoremasidan foydalanadigan ehtimollik algoritmi.
   
6. 
   Neyron tarmoqlar: Inson miyasining tuzilishi va funksiyasidan ilhomlangan algoritmlar oilasi, ular tasvirni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlashda keng qo'llaniladi.
   
7. 
   Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN): tasvirni aniqlash vazifalarida ayniqsa samarali bo'lgan va konvolyutsiya kontseptsiyasiga asoslangan neyron tarmoq turi.
   
8. 
   Takroriy neyron tarmoqlari (RNN): tabiiy tilni qayta ishlash, nutqni aniqlash va video tahlili kabi ketma-ket ma'lumotlarni o'z ichiga olgan vazifalarda ayniqsa samarali bo'lgan neyron tarmoq turi.
   
9. 
   Generativ raqib tarmoqlari (GANs): Modelni o'rgatishda ishlatiladigan ma'lumotlarga o'xshash yangi ma'lumotlarni yaratish uchun ishlatiladigan neyron tarmoq turi.
   

Bular tanib olish algoritmlarining ba'zi bir misollari, ammo boshqa ko'plab algoritmlar mavjud va yangilari muntazam ravishda ishlab chiqilmoqda, algoritmni tanlash aniq vazifa va ma'lumotlarning xususiyatlariga bog'liq.
Xulosa qilib aytganda, kompyuterni ko'rish, tasvirni qayta ishlash, naqshni aniqlash va mashinani o'rganish kabi turli sohalarda keng qo'llaniladigan bir nechta tanib olish algoritmlari mavjud, ba'zi misollar: K-Ne