|
Image Recognition
|
| bet | 27/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024Asosiy tushunchalar:
Ma’lumotlar: Mashinali o‘qitishning markazida ma’lumotlar mavjud. Bu matnlar, rasmlar, tovushlar, raqamli qiymatlar va boshqalar bo‘lishi mumkin.yaxshi, xilma-xil va toza ma’lumotlar modelni muvaffaqiyatli o‘rganish uchun asosiy omil hisoblanadi.
Model: model ma’lumotlar asosida o‘qitiladigan algoritm yoki qoidalar to‘plamidir. U bashorat qilish yoki yangi ma’lumotlardagi naqshlarni aniqlash uchun qurilgan.
Trening: modelning ma’lumotlarga moslashishi, naqshlarni aniqlash va yangi ma’lumotlarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan ichki tasvirni yaratish jarayoni.
Bashorat qilish yoki tasniflash: yangi ma’lumotlar bo‘yicha o‘qitilgan modelning natijasi, u kirish qiymatlarini qabul qilganda va tegishli xulosa chiqarganda.
Kundalik dasturlarda foydalanish:
Tavsiya tizimlari: ko‘pgina Internet platformalari foydalanuvchilarning afzalliklarini bashorat qilish va ularga filmlar, musiqa, kitoblar yoki mahsulotlar kabi kontentni taklif qilish uchun Mashinali o‘qitishdan foydalanadi.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP): Mashinali o‘qitish modellari matnli ma’lumotlarni tahlil qilish va tushunish uchun ishlatiladi, bu chatbotlar, elektron pochta xabarlariga avtomatik javob berish tizimlari va tabiiy til bilan o‘zaro aloqada bo‘lgan boshqa dasturlarni yaratishga imkon beradi.
Tasvirni qayta ishlash: Mashinada o‘qitish tasvirlardagi ob’ektlarni tanib olish, ishlab chiqarishdagi nuqsonlarni aniqlash, foto filtrlari va grafik ishlov berish bilan bog’liq boshqa ilovalarni yaratish uchun qo‘llaniladi.
Tibbiy diagnostika: Mashinali o‘qitish algoritmlari tibbiy ma’lumotlarni tahlil qilish, kasalliklarni tashxislash, xavflarni bashorat qilish va shaxsiylashtirilgan davolash uchun qo‘llaniladi.
Moliyaviy tahlillar: Mashinali o‘qitish moliya bozorlaridagi narxlarni bashorat qilish, xavflarni baholash, firibgarlikni aniqlash va investitsiya strategiyalarini optimallashtirish uchun ishlatiladi.
Avtomatik resurslarni boshqarish: Sanoatda mashinali o‘qitish jarayonlarni optimallashtirish, ishlab chiqarish tizimlarini boshqarish va nosozliklarning oldini olish uchun qo‘llaniladi.
|
| |
