|
Tasvirni tasniflash, xavfsizlik sohasida kompyuter ko'rish imkoniyatlaridan foydalanish uchun ishlatilishi mumkin
|
| bet | 3/3 | | Sana | 19.12.2023 | | Hajmi | 7,35 Mb. | | #124187 |
Bog'liq D7hQWUQ23Uzfl7dJegG8fe3O8lNO4eFWC3ybvddZ Huquqiy xulq atvor va huquqbuzarlik (rus), Navoiy kon-metallurgiya kombinati davlat korxonasi navoiy davlat, Korxona va uni tashkil etish-azkurs.org, 1702235391 (2), boshqaruv mustaqil ishTasvirni tasniflash, xavfsizlik sohasida kompyuter ko'rish imkoniyatlaridan foydalanish uchun ishlatilishi mumkin. Bularga kuzatuv va yuzni tanib olish usullari orqali xavsizlik sektoriga banklar, aeraportlar va boshqa odamlar govjum joylarda kompyuter ko’rish texnalogiyalaridan foydalanishga yordam beradi
Mashinali o‘qitish algoritmlari real sohalarda qo‘llanilishi (tasvirni sinflash).
MA'LUMOTLARNI YIG'ISH
Ma'lumotlarni yig'ish avtomatlashtirilgan tasvir klassifikatori modelini ishlab chiqishdagi eng muhim bosqichlardan biridir. Ma'lumotlarni yig'ish avtomatlashtirilgan tasvir klassifikatori modelini ishlab chiqishdagi eng muhim bosqichlardan biridir. O'quv ma'lumotlarining sifati va xilma-xilligini ta'minlash juda muhim, chunki ular modelning ishlashiga bevosita ta'sir qiladi. Ma'lumotlar to'plami keng ko'lamli bo'lishi va tasniflanishi kerak bo'lgan toifalarning to'liq doirasini qamrab oladigan tasvirlar namunasini ifodalovchi bo'lishi kerak.
Mashinali o‘qitish algoritmlari real sohalarda qo‘llanilishi (tasvirni sinflash).
Avtonom haydash tizimlari Rasmlarni tasniflash avtonom haydash tizimlarining muhim qismidir. U avtomobil atrofidagi boshqa avtomobillar, piyodalar, yoʻl belgilari, svetoforlar va boshqalar kabi obʼyektlarni aniqlash va tasniflash uchun ishlatiladi. Avtonom haydash tizimi bu maʼlumotlardan transport vositasini boshqarish uchun foydalanadi.
Mashinali o‘qitish algoritmlari real sohalarda qo‘llanilishi (tasvirni sinflash).
Mashinali o‘qitish algoritmlari real sohalarda qo‘llanilishi (spamni aniqlash).
Mashinali o‘qitish algoritmlari real sohalarda qo‘llanilishi (NLP). Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) kundalik hayotning bir qismidir va u uyda va ishda bizning hayotimiz uchun zarurdir. Ko'p o'ylamasdan, biz virtual uy yordamchilarimizga, smartfonlarimizga va hatto transport vositalariga ovozli buyruqlar yuboramiz. Alexa, Siri va Google Assistant kabi ovozli ilovalar NLP va Machine Learning (ML) dan savollarimizga javob berish, taqvimlarimizga harakatlar qo‘shish va ovozli buyruqlarimizda ko‘rsatilgan kontaktlarga qo‘ng‘iroq qilish uchun foydalanadi. NLP nafaqat hayotimizni osonlashtiradi, balki ishlash, yashash va o'yin uslubimizni mukammallashtiradi.
Foydalanilgan adabiyotlar
- Aurelian Geron, Hands on Machine Learning with Scikit-Learn Keras&Tensorflow // Second edition Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems, 2019, 510 pages
- https://www.educative.io/answers/what-is-the-role-of-machine-learning-in-artificial-intelligence
- https://www.spiceworks.com/tech/artificial-intelligence/articles/what-is-ml/
|
| |
