|
Birinchi bob yuzasidan xulosalar
|
| bet | 13/24 | | Sana | 20.05.2024 | | Hajmi | 62,19 Kb. | | #246765 |
Bog'liq Diplom ishi Raximov1.4 Birinchi bob yuzasidan xulosalar
Biometrik tizimlar tobora takomillashtirilmoqda, xususan sun'iy intellekt va mashinasozlik texnologiyalarining integratsiyasi ularning samaradorligini oshirishga yordam beradi. Shuningdek, ushbu texnologiyalar maxfiylikni ta'minlash va qonuniy muammolarni hal etish bo'yicha yangi yechimlarni ishlab chiqishga intilmoqda. Xulosa qilib aytganda, shaxsni tanib oluvchi biometrik tizimlar nafaqat xavfsizlikni oshirishga, balki shaxsiy xizmatlar va tajribalarni yaxshilashga ham yordam beradi. Biroq, ularning keng qo'llanilishi maxfiylik va qonuniy muammolarga ham e'tiborli bo'lishni talab qiladi. Ushbu muvozanatni topish texnologiyalar rivojlanishi bilan birga kelajakda muhim bo'lib qoladi.
II BOBYUZNI TANIB OLISH USULLARINI TAHLIL QILISH
Yuz ifodasini aniqlash modellarini optimallashtirishda gradientni oshirish va muntazamlashtirish (regularizatsiya) kabi usullar muhim o'rni bor. Bu usullar yordamida modelning umumlashtirish qobiliyati oshiriladi, bu esa modelni yangi va ko'rmagan ma'lumotlarga yaxshiroq moslashuvchan qiladi. Quyida bu ikkala usulning yuz ifodalarini aniqlash modellarida qanday qo'llanilishi va ularning ahamiyati haqida batafsil ma'lumot beriladi.
Gradientni oshirish (Gradient Boosting)
Gradientni oshirish, kuchli prediktorlar (masalan, daraxtlar) yaratish uchun zaif prediktorlarni (ko'pincha qaror qabul qilish daraxtlari) ketma-ket o'rganish jarayonidir. Har bir yangi model, oldingi modellarning xatolarini to'g'rilashga qaratilgan. Yuz ifodasini aniqlashda gradientni oshirish quyidagi afzalliklarga ega:
Aniqlilik: Har bir qadamda model xatolikni kamaytirishga intiladi, natijada umumiy aniqlilik yuqori bo'ladi.
Qarshilik: Modelning overfittingga (ortiqcha moslashuv) qarshilik ko'rsatish qobiliyati yaxshilanadi, chunki har bir qo'shimcha model ma'lumotlarning yangi aspektlarini o'rganadi.
Moslashuvchanlik: Turli xil ma'lumot turlari va muhitlar bilan ishlash qobiliyati.
|
| |
