TASVIRLARDAGI OB'YEKTLAR VA NAQISHLARNI TANIB OLISH UCHUN MASHINANI O'RGANISH ALGARITIMLARIDAN FOYDALANISH.
Keywords:
mashinani o‘rganish, kompyuter ko‘rish, chuqur o‘rganish, konvolyutsion neyron tarmoqlar, tasvirni qayta ishlash, obyektni aniqlash, naqshlarni tanib olish, feature extraction, transfer learning, sun’iy intellekt, klassifikatsiya, segmentatsiya, real vaqt tizimlari.Abstract
Ushbu ilmiy maqolada tasvirlardagi obyektlar va naqshlarni aniqlash hamda tasniflash masalalarini hal etishda mashinani o‘rganish algoritmlarining qo‘llanilishi tahlil qilinadi, bunda kompyuter ko‘rish tizimlarining asosiy komponentlari bo‘lgan konvolyutsion neyron tarmoqlar (CNN), transfer learning va chuqur o‘rganish (deep learning) yondashuvlari yordamida tasvirlardan avtomatik xususiyatlar ajratib olish va yuqori aniqlikdagi klassifikatsiya natijalariga erishish imkoniyatlari o‘rganiladi; tadqiqotda tasvirlarni oldindan qayta ishlash (preprocessing), feature extraction, modelni o‘qitish va baholash bosqichlari tizimli ravishda amalga oshirilib, sanoat avtomatizatsiyasi, tibbiy diagnostika, xavfsizlik va aqlli monitoring tizimlarida qo‘llanishi misollar asosida tahlil qilinadi hamda olingan natijalar chuqur o‘rganish modellarining an’anaviy yondashuvlarga nisbatan aniqlik va tezlik bo‘yicha ustunligini ko‘rsatadi, shu bilan birga modelning umumlashtirish qobiliyati va real vaqt rejimida ishlash samaradorligi ham muhim omil sifatida baholanib, katta hajmdagi ma’lumotlar, hisoblash resurslari va model interpretatsiyasi bilan bog‘liq mavjud muammolar ham muhokama qilinadi.
