|
O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar
|
| bet | 85/182 | | Sana | 19.05.2024 | | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024O‘z - o‘zini tekshirish uchun savollar:
Python boshqa dasturlash tillariga nisbatan mashinali o‘qitish vazifalari uchun qanday afzalliklarga ega?
Mashinali o‘qitishda qanday asosiy Python kutubxonalari qo‘llaniladi?
Python-da ma’lumotlarni qayta ishlash uchun pandas va NumPy kabi kutubxonalarni qo‘llash?
Pandas kutubxonasi ma’lumotlar bilan ishlash uchun qanday xususiyatlarni taqdim etadi?
Numpy yordamida qanday ma’lumotlarni qayta ishlash vazifalarini bajarish mumkin?
Mashinali o‘qitish modellarini qurishdan oldin nima uchun ma’lumotlarni qayta ishlash muhim?
Scikit-learn kabi mashinali o‘qitish kutubxonalari yordamida bashoratli modellarni yaratish?
Scikit-learn kutubxonasi qanday mashinali o‘qitish algoritmlarini taqdim etadi?
Modelni qurishdan oldin ma’lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish qanday bosqichlarni o‘z ichiga oladi?
Ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish va naqshlarni aniqlash uchun qanday usullardan foydalanish mumkin?
Mashinali o‘qitish modellarining sifatini baholash uchun qanday ko‘rsatkichlar qo‘llaniladi?
VII.BOB.PYTHON YORDAMIDA TASVIR VA VIDEOLARNI QAYTA ISHLASHDA SUN’IY INTELLEKT 7.1.Pythonda Machine Learning yordamida tasvirni qayta ishlash
Kalit so‘zlar: Machine Lear, JPEG, PNG, SqueezeNet, TensorFlow, Piksel, RGB, map, CNN, OpenCV, HDF5, CYMK, Pooling, RELU, Softmax.
Tasvirni aniqlashning birinchi bosqichi sifatida tasvirni qayta ishlash neyron tarmoqlar uchun foydalanish mumkin bo‘lgan ma’lumotlar to‘plamini yaratish uchun zarur bo‘lib, u tasvirni aniqlashni boshqaradi.
Python-da Machine Learning yordamida tasvirni aniqlash, tasvirni qayta ishlash.
Kompyuterni ko‘rish, mashinalar tasvir va videolarni tushunish qobiliyatiga ega bo‘lgan soha texnologiya sanoatidagi eng dolzarb mavzulardan biridir. Robototexnika, o‘zini o‘zi boshqaradigan mashinalar va yuzni tanish kompyuterda ko‘rish qobiliyatiga tayanadi. Kompyuterni ko‘rishning asosini tasvirni aniqlash tasvir nimani anglatishini tanib olish vazifasi tashkil etadi.
Tasvirlar bilan bog’liq har qanday vazifani bajarishdan oldin, ularni kirish ma’lumotlari sifatida mosroq qilish uchun ularni qayta ishlash deyarli har doim kerak. Ushbu maqolada men tasvirni qayta ishlashga, xususan JPEG yoki PNG fayllaridan tasvirlarni neyron tarmoqlarimiz uchun foydalanish mumkin bo‘lgan ma’lumotlarga qanday aylantirishimiz mumkinligiga e’tibor qarataman. Keyin, boshqa maqolalarda men klassik konvolyutsion neyron tarmog’ini yoki ResNet va SqueezeNet kabi o‘ziga xos narsalarni amalga oshirishga e’tibor qarataman.
Ushbu kutubxona TensorFlow 2.0 bo‘lib, u fayllardan tasvir ma’lumotlarini olish, tasvirlarning o‘lchamlarini o‘zgartirish va hatto bir vaqtning o‘zida katta hajmdagi tasvirlarni o‘zgartirish uchun turli xil yordamchi funktsiyalarni taqdim etadi.
|
| |
