Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Baholarni hisoblashga asoslangan tanib oluvchi algoritmlar
Ballarga asoslangan tanib olish algoritmlari ma'lum bir kirish namunasi uchun har bir sinf yoki toifaga ball yoki ehtimollik qiymatini belgilaydigan algoritm turidir. Ushbu algoritmlar kirish namunasi va saqlangan pretsedentlar o'rtasidagi o'xshashlik yoki o'xshashlikni hisoblash uchun ball funksiyasidan foydalanadi. Eng yuqori ballga ega bo'lgan sinf yoki toifa eng ko'p mos keladigan deb hisoblanadi.
Ballarga asoslangan tanib olish algoritmlarining ba'zi misollari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
1. Eng yaqin qo'shni algoritmi: Bu algoritm kirish namunasi va o'quv ma'lumotlaridagi eng yaqin pretsedent o'rtasidagi masofaga qarab har bir sinfga ball beradi. Eng kichik masofaga ega bo'lgan sinf eng ko'p mos keladigan deb hisoblanadi.
2. Bayes klassifikatorlari: Ushbu algoritm har bir sinfga shu sinfga tegishli kirish namunasi ehtimoli asosida ball qo'yadi. Eng yuqori ehtimoli bo'lgan sinf eng ko'p mos keladigan deb hisoblanadi.
3. Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash (SVM): Ushbu algoritm kirish namunasi va qaror chegarasi o'rtasidagi masofaga qarab har bir sinfga ball beradi. Qaror chegarasiga eng yaqin masofaga ega bo'lgan sinf eng ko'p mos keladigan deb hisoblanadi.
4. Neyron tarmoqlar: Bu algoritm neyron tarmoq chiqishi asosida har bir sinfga ball beradi. Eng yuqori chiqish qiymatiga ega bo'lgan sinf eng ko'p mos keladigan sinf hisoblanadi.
Ballarga asoslangan tanib olish algoritmlari yuqori aniqlik, moslashuvchanlik va murakkab ma'lumotlar bilan ishlash qobiliyati kabi bir qator afzalliklarga ega. Biroq, ular shuningdek, katta hajmdagi o'quv ma'lumotlarini talab qilish va shovqinga sezgir bo'lish kabi ba'zi kamchiliklarga ega.
Xulosa qilib aytganda, ballarga asoslangan tanib olish algoritmlari ma'lum bir kirish namunasi uchun har bir sinf yoki toifaga ball yoki ehtimollik qiymatini belgilaydigan algoritm turidir. Ushbu algoritmlar kirish namunasi va saqlangan pretsedentlar o'rtasidagi o'xshashlik yoki o'xshashlikni hisoblash uchun ball funksiyasidan foydalanadi. Ballarga asoslangan tanib olish algoritmlarining ba'zi misollari orasida eng yaqin qo'shni algoritmi, Bayes klassifikatorlari, vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash (SVM) va neyron tarmoqlari mavjud. Bu algoritmlar yuqori aniqlik, moslashuvchanlik va murakkab ma'lumotlar bilan ishlash kabi bir qancha afzalliklarga ega, biroq ayni paytda katta hajmdagi o'quv ma'lumotlarini talab qilish va shovqinga sezgirlik kabi ba'zi kamchiliklarga ega.

“O‘qituvchi yordamida o‘qitish” masalasi

"O'qituvchi yordamida o'rganish" muammosi mashinani o'rganishning bir turi bo'lib, unda model yorliqli ma'lumotlardan foydalangan holda o'qitiladi, shuningdek nazorat ostida o'rganish deb ham ataladi. Ushbu turdagi o'rganishda model kirish-chiqish juftliklari to'plami bilan ta'minlanadi va bu ma'lumotlardan kirish va chiqishlar o'rtasidagi xaritalashni o'rganish uchun foydalanadi. Keyin model o'quv ma'lumotlaridan o'rgangan narsalarga asoslanib, yangi, ko'rilmagan ma'lumotlar bo'yicha bashorat qila oladi.
Nazorat ostidagi ta'limning asosiy afzalligi shundaki, u modelga yorliqli ma'lumotlardan o'rganish imkonini beradi, bu ko'plab real dunyo ilovalarida juda foydali bo'lishi mumkin. Biroq, asosiy kamchilik shundaki, bu modelni o'rgatish uchun katta miqdordagi etiketli ma'lumotlarni talab qiladi, bu esa qimmatga tushishi va olish uchun vaqt talab qilishi mumkin.
Misol uchun, tasvirni aniqlashda mushuk va itlarning shunday yorliqlangan tasvirlari to'plami yangi tasvirlarda mushuk va itlarni tanib olish uchun modelni o'rgatish uchun o'rgatish ma'lumotlari sifatida ishlatiladi.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, "o'qituvchi yordamida o'rganish" muammosi mashinani o'rganishning bir turi bo'lib, unda model etiketli ma'lumotlardan foydalangan holda o'qitiladi. Bu modelga yorliqli ma'lumotlardan o'rganish imkonini beradi, bu ko'plab real dunyo ilovalarida juda foydali bo'lishi mumkin. Biroq, asosiy kamchilik shundaki, bu modelni o'rgatish uchun katta miqdordagi etiketli ma'lumotlarni talab qiladi, bu esa qimmatga tushishi va olish uchun vaqt talab qilishi mumkin.