Oʻzbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va

OʻZBEKISTON RESPUBLIKASI OLIY TA’LIM, FAN VA INNOVATSIYALAR VAZIRLIGI
MIRZO ULUGʻBEK NOMIDAGI OʻZBEKISTON MILLIY UNIVERSITETINING JIZZAX FILIALI

Axborot tizimlari va texnalogiyalari kafedrasi Sun’iy intellekt va neyron to‘rli texnologiyalar fanidan

AMALIY ISH
Mavzu:

O‘qitish neyronni algoritmlaridan foydalanib kampyuter platformasi uchun tasvirlarni nomini aniqlovchi dastur tuzish

Bajardi: 1-21 Sulaymonov Rasulbek
Tekshirdi: Ergashev Sirojiddin

JIZZAX 2023

O
‘qitish neyronni algoritmlaridan foydalanib kampyuter platformasi uchun tasvirlarni nomini aniqlovchi dastur tuzish. Ushbu dasturni tuzish uchun teachblemachinewidhgooglecom ushbu sayit orqali kiriladi unda classlar yaratilib ulaning ichiga rasmlar joylanadi.Amaliy mashg‘ulot shartiga ko‘ra classlar soni kamida 14 ta deb kiritilgan. Men 15 ta turlicha class yaratdim va ularni ichiga turlicha rasimlar joylashtirdim. Ushbu rasm orqali ko‘rishimiz mumkin.

1. rasm

Dastlab saytga kiramiz va rasmlarni yuklaymiz.

2-rasm

3-rasm

4-rasm

Classlarni joylab bo‘lgach экспорт модели tugmasini bosish orqali uni linkini olamiz va biz u orqali Chrome orqali yangi oynaga tashlash orqali biz yangi dasturni ko‘rishimiz mumkin. Endi uni yangi localhost qilish uchun ushbu dastur natijasida chiqgan havola orqali app.js paichiga joylab saqlaymiz.

5-rasm
Bu yerdagi silkani o’zimizniki bilan o’zgartiramiz.
6-rasm

Bu yerda app ning kampyuterdagi manzilini olib, Windows PowerShell ga tashlaymiz. Amalda ko’rishimiz mumkin.

Endi ushbu papka turgan panzilni saqlab olib uni Windows PowerShell ga kiritamiz va bizga u ushbu manzilda qamday ma’lumotlar bor ekanligini chiqarib beradi.Uni python orqali chiqarishi uchun uni pythonga bog’laymiz.Bizga localhost orqali chiqarib beradi.

7-rasm

8-rasm
Localhost:1001 chaqirib biz kiritgan rasimlar orqali buyumlarni tanitishimiz mumkin. Class ichida qanchalik rasmlar ko’p bo’sa ushbu buyumni tanish ko’rsatkichi yuqori bo’ladi.
Ushu buyumni tanitish jarayonini 8-rasmalrda ko’rishimiz mumkin.
Natija: Dasturimni ishlaganini tasdiqlovchi chrome dasturidagi localhost: 1001 dasturim

Serving HTTP on :: port 1001 (http://[::]:1001/) ...

Dastur ko’rinishi: (siz tashlagan visualmanual-Master fay) ni kodi

// Classifier Variable
let classifier;
// Model URL
let imageModelURL = 'https://teachablemachine.withgoogle.com/models/1yrBeJFAB/';

// Video
let video;

let flippedVideo;
// To store the classification
let label = "";
let img;
// Load the model first
function preload() {
classifier = ml5.imageClassifier(imageModelURL + 'model.json');
img = loadImage('data/logo.png');
}

function setup() {

createCanvas(400, 660);
// Create the video
//video = createCapture(VIDEO);

var constraints = {

audio: false,
video: {
facingMode: "environment"
}
};
video = createCapture(constraints);
video.size(400, 660);
video.hide();

flippedVideo = ml5.flipImage(video)

// Start classifying
classifyVideo();
}

function draw() {

background(0);
// Draw the video
image(video, 0, 0);

// Draw the label

fill(255);
textSize(30);
textAlign(CENTER);
text(label, width / 2, height - 60);
image(img, 10, height-100, 100, 52);
}

// Get a prediction for the current video frame

function classifyVideo() {
flippedVideo = ml5.flipImage(video)
classifier.classify(flippedVideo, gotResult);
}

// When we get a result

function gotResult(error, results) {
// If there is an error
if (error) {
console.error(error);
return;
}
// The results are in an array ordered by confidence.
// console.log(results[0]);
if(results[0].confidence>0.85){
label = results[0].label;
}
else{
label = "...";
}
flippedVideo.remove();
// Classifiy again!
classifyVideo();
}

Mening Teachebale machine saytidagi mening suniy intelektimni kodi