Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Tanib olishning statistik usullari
Statistik tan olish usullari - bu ma'lumotlarning statistik xususiyatlariga asoslanib, naqshlarni tanib olish yoki ob'ektlarni tasniflash uchun ishlatiladigan texnikalar sinfidir. Ushbu usullar ma'lumotlardan ma'lumot olish va bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun matematik modellar va algoritmlardan foydalanadi.
Statistik tan olish usullariga ba'zi misollar quyidagilarni o'z ichiga oladi:
1. Bayes usullari: Bu usullar Bayes teoremasidan ba'zi kuzatilgan ma'lumotlar berilgan gipoteza ehtimolini baholash uchun foydalanadi. Ular odatda tasvir va nutqni aniqlash kabi ilovalarda qo'llaniladi, bu erda maqsad ob'ektning xususiyatlariga ko'ra eng ehtimoliy sinf yoki toifasini aniqlashdir.
2. Qarorlar nazariyasi: Ushbu usullar har bir mumkin bo'lgan natija bilan bog'liq xarajatlar va foydalarga asoslangan optimal qarorni aniqlash uchun qaror nazariyasidan foydalanadi. Ular odatda tasvir va nutqni aniqlash kabi ilovalarda qo'llaniladi, bu erda maqsad ob'ektning xususiyatlariga ko'ra eng ehtimoliy sinf yoki toifasini aniqlashdir.
3. Maksimal ehtimollikni baholash: Bu usullar kuzatilgan ma'lumotlarga eng mos keladigan statistik model parametrlarini baholash uchun maksimal ehtimollikni baholashdan foydalanadi. Ular odatda tasvir va nutqni aniqlash kabi ilovalarda qo'llaniladi, bu erda maqsad ob'ektning xususiyatlariga ko'ra eng ehtimoliy sinf yoki toifasini aniqlashdir.
4. Yashirin Markov modellari (HMM): Ushbu modellar kuzatishlar ketma-ketligini modellashtirish uchun ehtimollik holatlari va o'tishlar to'plamidan foydalanadi. Ular odatda nutqni aniqlash va bioinformatika kabi ilovalarda qo'llaniladi, bu erda maqsad kuzatuvlar ketma-ketligi berilgan holatlarning eng ehtimoliy ketma-ketligini aniqlashdir.
5. Gauss aralashmasi modellari (GMM) : Ushbu modellar zichlikni baholash uchun ishlatiladi, u ko'p o'zgaruvchan normal taqsimotning ehtimollik zichligi funksiyasini ifodalaydi. GMM odatda nutq va tasvirni aniqlash kabi ilovalarda qo'llaniladi, bu erda maqsad ob'ektning xususiyatlariga ko'ra eng ehtimoliy sinf yoki toifasini aniqlashdir.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, statistik tan olish usullari - bu ma'lumotlarning statistik xususiyatlariga asoslanib, naqshlarni tan olish yoki ob'ektlarni tasniflash uchun ishlatiladigan texnikalar sinfidir. Statistik tan olish usullarining ba'zi misollariga quyidagilar kiradi: Bayes usullari, Qarorlar nazariyasi, Maksimal ehtimollikni baholash, Yashirin Markov modellari (HMM) va Gauss aralashmalari modellari (GMM). Ushbu usullar ma'lumotlardan ma'lumot olish va bashorat qilish yoki qaror qabul qilish uchun matematik modellar va algoritmlardan foydalanadi. Ular odatda tasvir va nutqni aniqlash, bioinformatika va boshqalar kabi turli xil ilovalarda qo'llaniladi.