|
Nutqni avtomatik aniqlash
|
| bet | 26/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Nutqni avtomatik aniqlash:
Amaliy misol: ovozli buyruqlar asosida nutqni matnga aylantirish yoki buyruqlarni bajarish tizimini ishlab chiqish.
Kutubxonalar: Nutqni Aniqlash, TensorFlow.
import speech_recognition as sr
def recognize_speech():
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Say something:")
audio = recognizer.listen(source)
try:
text = recognizer.recognize_google(audio)
print("You said:", text)
except sr.UnknownValueError:
print("Could not understand audio.")
except sr.RequestError as e:
print("Error with the speech recognition service; {0}".format(e))
recognize_speech()
Kuchaytirish bo‘yicha trening:
Amaliy misol: agentni interaktiv muhitda o‘qitish tizimini ishlab chiqish, masalan, sun’iy intellekt o‘yinlarini yaratish.
Kutubxonalar: Openal Gym, TensorFlow Agents.
import gym
# Atrof-muhitni yaratish
env = gym.make('CartPole-v1')
# Agentni aniqlash
# ...
# Agentni tayyorlash
# ...
# Agentni sinovdan o‘tkazish
# ...
Bu ilovalarning funksionalligini yaxshilash uchun Python-da mashinali o‘qitishni qo‘llashning bir nechta misollari. Loyihaning aniq vazifalari va talablariga qarab, tegishli kutubxonalar va mashinalarni o‘rganish usullarini tanlash mumkin.
2.2. Pythonda mashinali o‘qitish kutubxonalaridan foydalanish
Mashinali o‘qitish (mo) - bu sun’iy intellekt (AI) bo‘limi bo‘lib, u kompyuterlarga aniq dasturlar emas, balki tajriba asosida o‘rganish imkonini beruvchi texnika va algoritmlarni ishlab chiqishga qaratilgan. Mo-ning asosiy g’oyasi ma’lum ma’lumotlarni umumlashtirish va bashorat qilish yoki yangi, ilgari ko‘rilmagan ma’lumotlar bo‘yicha qaror qabul qilish qobiliyatiga ega modellarni yaratishdir.
|
| |
