Biodegradatsiya va Kompostlash - Fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat universiteti matematika va kompyuter ilmlari

|
Fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat universiteti matematika va kompyuter ilmlari
|
bet | 8/9 | Sana | 24.05.2024 | Hajmi | 300,28 Kb. | | #252810 |
Bog'liq grafika.kurs0416Biodegradatsiya va Kompostlash: Bu usulda, mikroorganizmlar (masalan, bakteriyalar va fungi) yordamida cheklovlarning tabiiy tarzda parçalanishi uchun o'tkir mohiyatli sharoitlar yaratiladi. Bu sharoitlarda o'rtacha harorat, namlik, va oxygen yetarli darajada bo'lishi kerak. Agar sharoitlar to'liq bo'lishi, cheklovlarning qisqarish va qilish holatidagi tarkibiy o'zgarishlar yordamida humuska aylandi. Bu usulda kompost qilish o'rganilgan organik materiallar bilan birgalikda ham amalga oshirilishi mumkin.
Termoizolatsiya: Bu usulda cheklovlarni yuqori haroratda qisqarish yordamida tuzatish uchun energiya ishlatiladi. Shuningdek, quyosh energiyasi va boshqa energiya manbai bo'lishi mumkin. Termoizolatsiya cheklovlarni yuqori haroratda qayta ishlash va ularni ishlab chiqarishga ruxsat etadi.
Kimyoviy qayta ishlov berish: Bu usulda cheklovlarning kimyoviy tuzilishini o'zgartirib, ularni qayta ishlash yoki boshqa kimyoviy vositalar orqali qayta ishlash uchun ruxsat etiladi. Misol uchun, polietilen tereftalat (PET) plastmassalari qayta ishlov berish jarayonida poliester xaltasiga aylandiriladi.
Plastik qayta ishlash: Bu usulda plastik cheklovlarni qayta ishlash uchun to'plam bo'ylab kuzatiladi va ular qayta ishlanadi, yangi plastik mahsulotlarga o'zgartiriladi.
Mekanik qayta ishlash: Bu usulda plastik cheklovlarni mekanik tahlil qilish va qayta ishlash orqali ularni boshqa plastik mahsulotlarga o'zgartirish mumkin.
Hidroliz va Kimyoviy Tahlil: Bu usulda, plastik cheklovlarni hidroliz yordamida oddiy molekullarga ajratish va keyingi qayta ishlashni osonlashtirish mumkin.
3.3 Amaliy misol yaratish
Obyektlarni yaratish, sinflardan foydalanib obyekt yaratish jarayonidir. Obyekt, bir sinfning mohiyatini egallayuvchi ma'lumotlarga ega bo'lgan instansiyadir. Obyektlar, sinfdagi xususiyatlarga o'ziga xos qiymatlar bilan ega bo'ladi va sinfga tegishli metodlarni chaqirish imkonini beradi.
Obyektlarni yaratish uchun quyidagi qadamlarni amalga oshirishingiz kerak:
Sinfdan obyektning nusxasini yaratish uchun "new" operatorydan foydalanishingiz kerak. Bu operatordan so'ng sinf nomi va to'g'ri ko'rsatuvchi qavat (parantezlar) bilan sinfning obyektini yaratishingiz mumkin.
Masalan:
MyClass myObject = new MyClass();
Bu kodda, MyClass sinfi asosida myObject nomli obyekt yaratiladi.
Obyektning xususiyatlariga (o'zgaruvchilariga) qiymatlar berishingiz mumkin. Bu xususiyatlarga obyekt nomi orqali murojaat qilib, ularga qiymatlar tayinlashingiz kerak.
Masalan:
myObject.xususiyat = qiymat ;
Bu kodda myObject obyektining xususiyat xususiyatiga qiymat ni beramiz.
3. Obyektning metodlarini chaqirish uchun obyekt nomi va metod nomini ishlatishingiz kerak. Masalan:
myObject.metod();
Bu kodda myObject obyektining metod metodini chaqiramiz.
Obyekt yaratishdan so'ng, u sinfning qoidalari va xususiyatlariga amal qiladi. Siz bir sinfdan bir nechta obyektlar yarata olasiz va har bir obyekt o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lishi mumkin.
Obyektlar, dasturlashda ma'lumotlarni birlashtirish, obyektga xos amallarni bajarish va dastur qismiga modulyarlik kiritish uchun kritik ahamiyatga ega bo'ladi.
Xususiyatlar (o'zgaruvchilar) va metodlar, sinflardagi obyektlarning mohiyatini belgilayuvchi elementlardir. Xususiyatlar obyektning ma'lumotlarini saqlayadi, va metodlar esa obyektning amallarini bajaradi.
Xususiyatlar (o'zgaruvchilar):
Xususiyatlar sinfning obyektlari uchun ma'lumotlarni saqlayuvchi o'zgaruvchilar hisoblanadi. Xususiyatlar sinfning obyektlari orqali murojaat qilinishi mumkin.
Ushbu kodda, Person sinfi name xususiyati (privatega ega) va age xususiyati (publicga ega) bilan belgilangan.
Metodlar:
Metodlar sinfning obyektlari uchun amallar bajaradigan funktsiyalardir. Metodlar obyektlarga aloqador xususiyatlarga murojaat qila olishadi va ulardan foydalanish uchun chaqirish mumkin. Sintaksis:
access_modifier return_type method_name(parameter_list) {
// Metod tanasi
}
Misol:
public class Person {
private String name;
public int age;
public void setName(String newName) {
name = newName;
}
public String getName() {
return name;
}
}
Ushbu kodda, Person sinfi setName va getName metodi bilan belgilangan. setName metodi obyektning name xususiyatiga yangi qiymat beradi, getName metodi esa name xususiyatining qiymatini qaytaradi.
Xususiyatlar obyektning holatini saqlayadi va ularga murojaat qilish imkonini beradi, metodlar esa obyektning amallarini bajarishi va ma'lumotlarni qaytarishi mumkin. Sinflar obyektoriyentlangan dasturlashning asosiy qismidir, chunki ular obyektlarni yaratish, ularga xususiyatlar va metodlar berish va obyektning harakatlarini bajarish imkonini beradi.
Miras oluvchi sinflar, obyektoriyentlangan dasturlashda sinflar o'rtasida aloqalarni tuzishga imkon beruvchi bir konseptdir. Miras oluvchi sinf, boshqa bir sinfdan xususiyatlar va metodlar olib keladi va ularni o'zining xususiyatlari va metodlari bilan biriktiradi.
Miras oluvchi sinflar yordamida kengaytirish (extending) amalga oshiriladi. Bunda, boshqa sinfning barcha xususiyatlarini va metodlarini olib kelib, yangi sinfning o'ziga xos xususiyat va metodlar bilan ulashish mumkin bo'ladi. Bunday qilib, miras oluvchi sinf, miras olgan sinfning hamma xususiyatlarini va metodlarini tanlashi mumkin.
Sinflar orasidagi miras oluvchi munosabati quyidagi sintaksis bilan ifodalangan:
public class ChildClass extends ParentClass {
// ChildClassning xususiyatlar va metodlar
}
Bu sintaksisda ChildClass nomli sinf ParentClass nomli sinfdan miras olganligini ifoda etadi. ChildClass, ParentClassning barcha xususiyatlarini va metodlarini olib keladi va o'z xususiyat va metodlarini ham qo'shish imkonini beradi.
Miras oluvchi sinflar obyektoriyentlangan dasturlashda kodni qayta ishlash (code reuse) va kodni engishlatish (code organization) uchun muhimdir. Ular yordamida umumiy xususiyatlarga ega bo'lgan sinflar yaratish mumkin, keyinchalik ularni kerakli funksionalliklarga moslashtirish va ularga qo'shimcha xususiyatlar va metodlar qo'shish mumkin.
Miras oluvchi sinflar orqali sinf hierarxiyalari yaratish va obyektlar turli sinflardan tuzilishi mumkin bo'ladi, bu esa kodni tizimlash va yordam berishga yordam beradi.
Maqbul sohalar uchun amaliy dasturlar yaratishning qanday qilib amalga oshirilishi haqida qisqa bir qaror beraylik.
Sohani tushunish: Birinchi navbatda, tanilgan sohani tushunish juda muhimdir. Bu, sohada muammolar, ehtiyojlar va hal etilishi kerak bo'lgan vazifalarni aniqlashga yordam beradi.
Ma'lumotlar to'plash: Sohaga oid ma'lumotlarni to'plash juda muhimdir. Bu, sohaga xos ma'lumotlarni to'plashingizga, masalan, ma'lumotlar otlari, tahlil ma'lumotlari yoki iste'molchilar fikrlariga ega bo'lishingizga yordam beradi.
Kompanentlarni aniqlash: Dasturning qanday tarkibi kerakligini aniqlash. Bu, dasturning qanday tillarda (masalan, Python, Java, C++) yoki dastur o'rnatilish platformasi (masalan, web, mobil, desktop)da ishlatilishi kerakligini aniqlashga yordam beradi.
Dastur arxitekturani yaratish: Dastur arxitekturani yaratishdan oldin, dastur o'zlashtirilishi va ish bajarishi kerak bo'lgan muammolar, dastur komponentlari va ularga qanday aloqani boshqa komponentlardan boshqarishni belgilab chiqishingiz kerak .
Dastur kodini yozish: Dastur kodini yozish davlatni qo'llab-quvvatlaydi. Bu qadamda, tanlangan tillarni va dastur o'rnatilish platformasini qo'llab-quvvatlaydigan qo'llanmalar, xususiyatlarni, va ma'lumotlarni ishlatishingiz kerak.Test qilish va taqdim etish: Dasturning to'liq ishlashi va muvaffaqiyatli bo'lishini ta'minlash uchun dasturni test qilish juda muhimdir. Keyinroq dasturni iste'molchilar uchun taqdim etishingiz kerak.
Iste'molchilar qabul qilish va feedback olish: Istalgan dastur to'liq ishlashdan keyin, iste'molchilar fikrini qabul qilish va dasturda qanday takomillashtirishlar mumkinligi haqida o'ylash juda muhimdir.
3.3.1. Muayyan sohalar uchun amaliy dasturlar yaratish
Sohani tushunish va muammolarni aniqlash: Birinchi navbatda, muayyan sohani tushunish va uning muammolarini aniqlash zarur. Masalan, tibbiyot, ta'lim, turizm, yoki korxonalar sohasiga oid muammoni tushunish shart.
Ma'lumotlar tahlili: Sohaga oid ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish. Bu, sohaga xos ma'lumotlarni topish, ulardan foydalanish, va dastur yaratish jarayonida ma'lumotlardan foydalanish uchun zarurdir.
Ishlab chiqish uchun yo'l harakat qilish: Kerakli resurslarni, tarkibiy texnologiyalarni, va qo'llanmalar to'plamini aniqlash. Bu, dasturning tegishli yechimlarini aniqlashga yordam beradi.
Dastur arxitekturani yaratish: Dasturning arxitekturasi tuzilishi, komponentlarni identifikatsiya qilishi va ularga bog'liq funktsiyalar to'g'risidagi qaror qabul qilish. Masalan, mobil ilovalar uchun iste'molchi interfeysi (UI), server tomoni logikasi, va ma'lumotlar bazasi arxitekturasi.
Kod yozish va dasturni o'rnatish: Dasturning yadro kodini yozish va dastur komponentlarini o'rnatish. Bu qadamda, dasturning boshqa tarkibiy komponentlari, funktsiyalari, va aloqalari uchun kerakli kodni yozish kerak.
Test qilish va taqdim etish: Dasturni to'liq test qilish va muvaffaqiyatli bo'lishini ta'minlash. Keyinroq, dasturni iste'molchilar uchun taqdim etish, ularning fikrini qabul qilish va dasturda takomillashtirishlarga qo'llanish.
Ko'paytirish va rivojlanish: Dasturning o'zida yangilanish va rivojlanish jarayonini boshlash. Istalgan yangi muammolarni bartaraf qilish, yangi xususiyatlar qo'shish va dasturning yanada kuchaytirilishi kerak.
Obyektni tanish dasturlarida rasmni qayta ishlash uchun quyidagi ketma-ketlikni izohlashni taklif qilaman:
1. Rasmning joylashuvi:
Obyektni tanish dasturida rasmni qayta ishlash uchun rasm faylini joylashuvini aniqlang. Bu rasm fayli foydalanuvchiga korsatilgan yoki o'zgarishi lozim bo'lgan rasm bo'lishi mumkin. Faylning to'liq joylashuvi (yo'li)ni belgilang.
2. Rasmni yuklash:
Tanish dasturida rasm faylini yuklash uchun foydalanuvchiga imkon beruvchi funktsiyani yaratishingiz kerak. Bu funktsiya asosan rasm faylini yuklab, dasturda rasmni ko'rsatish uchun kerakli ko'rsatuvchi (widget) yoki grafiya komponentini o'z ichiga oladi.
3. Rasmni ko'rsatish:
Rasmni ko'rsatish uchun dasturda rasmni joylashtirish uchun moslashtiruvchi ko'rsatuvchini yaratishingiz kerak. Bu ko'rsatuvchi dastur oynasida rasmni chizish uchun kerakli joyga joylashtiriladi. Ko'rsatuvchi obyekti rasmni oynada ko'rsatadi.
4. Rasmni yangilash:
Agar foydalanuvchi rasmni o'zgartirishni istasangiz, rasmni yangilash uchun dasturda moslashtiruvchi funksiya yoki hodisa (event) yaratishingiz kerak. Bu funksiya yoki hodisa foydalanuvchining bitta yoki bir nechta amalini bajarib, rasmni yangilash imkonini beradi. Masalan, tugma bosilganda yoki oynada rasmga qayta chizish qilish imkonini berish.
5. Rasmni saqlash:
Agar foydalanuvchi o'zgartirishlarni saqlashni xohlaysiz, dasturda rasmni saqlash uchun moslashtiruvchi funksiya yoki hodisa yaratishingiz kerak. Bu funksiya yoki hodisa rasmning o'zgarilgan versiyasini saqlayadi, keyinroq dastur ishlashida o'zgartirishlarni saqlash uchun foydalaniladi.
6. Rasmni qayta ishlash:
Agar foydalanuvchi rasmni boshqa holatga qaytarishni xohlaysiz, dasturda rasmni qayta ishlash uchun funksiya yoki hodisalar yaratishingiz kerak. Bu yordamda dastur rasmni boshqa holatga o'tkazib, rasmning yangi versiyasini ko'rsatish imkonini beradi.
Ushbu ketma-ketlikni amalga oshirish uchun, tanish dasturda foydalanuvchining rasmni yuklash, ko'rsatish, yangilash va saqlash imkoniyatlarini ta'minlash uchun moslashtiruvchi funksiyalar va hodisalar yaratish lozim. Bunda grafik interfeys (GUI) kutubxonalardan foydalanish, masalan, Java Swing yoki Python Tkinter kabi, qulay bo'lishi mumkin.
Rasm sifatini yaxshilash va obyekt tanish natijalarini optimallashtirishning bir nechta usullari mavjud. Bu usullardan ba'zilari quyidagilardir:
1. Piksellarni qayta ishlash (Image Retouching): Rasmni tahrirlash dasturlari yordamida rasmning piksellarni tahrirlash orqali sifatini yaxshilash mumkin. Misol uchun, rasmning kontrasti, to'qimalar, orqa yorug'lik, to'qimalar, ranglar va boshqa tarkibiy elementlarni o'zgartirish orqali rasmni yaxshilash mumkin.
2. Ranglar va kontrastni moslash (Color and Contrast Adjustment): Ranglarni va kontrastni moslash orqali rasmning sifatini yaxshilash mumkin. Bu usulda rasmning ranglarini, yorug'lik darajasi va kontrastini o'zgartirish orqali rasmni ko'proq o'zgargan va chiroyliroq ko'rinadigan qilish mumkin.
3. Shumlik va qorong'i kuzatish (Noise and Blur Reduction): Rasmning shumligini va qorong'isini kamaytirish orqali, rasmning sifatini yaxshilash mumkin. Bu usulda, rasmga tashlanadigan shum va qorong'ilar kuzatiladi va ularni olib tashlash yoki kamaytirish orqali rasmning toza va aniqligi oshiriladi.
4. Resampling (Qayta namunaviy qilib chiqish): Rasmning o'lchamini o'zgartirish orqali rasmning sifatini yaxshilash mumkin. Bunda, rasmning o'lchamini o'zgartirib, undagi ma'lumotlarni qayta hisoblab chiqiladi va rasmning aniqligi oshiriladi.
5. Filtrlar va effektlar (Filters and Effects): Rasmga filtrlar va effektlar qo'shish orqali rasmning sifatini yaxshilash mumkin. Bu usulda, rasmga mos filtrlarni qo'shib, uni yashirish, o'zgarish, yoyish va boshqa effektlar qo'shish orqali rasmni qiziqarli va chiroyliroq qilish mumkin.
6. Rasmni to'g'ridan-to'g'ri optimallashtirish (Direct Image Optimization): Rasmning sifatini yaxshilash uchun ma'lumotlar matritsasini to'g'ridan-to'g'ri optimallashtirish usulidan foydalanish mumkin. Bu usulda, rasmni tarkibiy ma'lumotlardan foydalanib, ularni matematik operatsiyalar orqali optimallashtirib, rasmni yaxshilash mumkin.
Bu usullar faqat bir nechta misoldir va rasm sifatini yaxshilash uchun boshqa usullar ham mavjud bo'lishi mumkin. Rasmning sifatini yaxshilashda, sizga kerakli bo'lgan maqsad va natijani qanday ko'rsatishni o'ylab chiqish juda muhimdir.
Maxsus obyekt tanish (object recognition) dasturlari, kompyuterlar uchun obyektlarni tanish, tushuntirish va aniqlashni o'rganishga yordam beradigan algoritmalardir. Bu dasturlar obyektlarni rasm, video yoki boshqa sensor ma'lumotlardan aniqlashda ishlatiladi. Quyidagi maxsus obyekt tanish dasturlari mashhur va keng qo'llaniladigan dasturlardan ba'zilaridir:
1. TensorFlow: TensorFlow, Google tomonidan ishlab chiqilgan maxsus obyekt tanish uchun katta ma'lumotlar o'qitish va amalga oshirish (inference) platformasidir. TensorFlow kutubxonasida bir nechta tanish modellari mavjud, masalan, Inception, MobileNet, SSD, YOLO va hokazo.
2. PyTorch: PyTorch, Facebook tomonidan ishlab chiqilgan maxsus obyekt tanish va o'qitish uchun bir necha kutubxonalar va qo'llanmalar bilan ta'minlangan platformadur. PyTorch kutubxonasi ham tanish modellari, masalan, ResNet, Faster R-CNN, Mask R-CNN va boshqalarini o'z ichiga oladi.
3. OpenCV: OpenCV (Open Source Computer Vision Library), obyektlarni tanish, izlash va boshqa kompyuter ko'rish vazifalarini bajarish uchun foydalaniladigan keng qo'llaniladigan kutubxona hisoblanadi. OpenCV ham bir nechta maxsus obyekt tanish usullarini o'z ichiga olgan, masalan, Cascade Classifier, Haar Cascade, SIFT, SURF va boshqalarini.
4. Caffe: Caffe, obyektlarni tanish uchun ishlatiladigan yirik platformalardan biridir. Bu maxsus tanish kutubxonasi, neyrochegaralarni o'qitish va amalga oshirishda yaxshi ishlaydi. Caffe kutubxonasi SSD, FCN, AlexNet, GoogLeNet va hokazo tanish modellari bilan ta'minlanadi.
5. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Microsoft Cognitive Toolkit, obyektlarni tanish va ma'lumotlar tahlilini o'rganish uchun ishlatiladigan maxsus kutubxonadur. Uning ichida ResNet, Fast R-CNN, VGG, AlexNet va boshqalar kabi tanish modellari mavjud.
Bu dasturlar obyektlarni tanish uchun yana bir nechta tanish modellari va algoritmalarni o'z ichiga olgan. Har bir dasturning o'ziga xos tushuntirish usullari va qo'llanish tartibi bo'ladi. Obyekt tanish dasturlarini foydalanishdan oldin, tushuntirish uchun kerakli ma'lumotlarni o'rganishingiz va dasturlarni o'zgartirish va sozlash imkoniyatlarini o'rganishingiz muhimdir.
Obyekt tanish texnologiyalari bir nechta sohalarda keng qo'llaniladi. Bu texnologiyalar, rasm, video, sensor ma'lumotlari va boshqa ko'rish usullari asosida obyektlarni tushuntirish va aniqlashda yordam beradi. Quyidagi sohalarda obyekt tanish texnologiyalari muhim rol o'ynayadi:
1. Kompyuter ko'rish (Computer Vision): Obyekt tanish texnologiyalari kompyuter ko'rish sohasida keng qo'llaniladi. Bu sohada obyektlarni tushuntirish, rasm va video analizi, obyektga aloqador amalni bajarish va boshqalar kabi vazifalarni bajarish uchun foydalaniladi. Misol uchun, avtomobillar, yashil zonalarni aniqlash, yuz tushunish, obyektlarni segmentatsiya qilish va boshqalar.
2. Robotika: Obyekt tanish texnologiyalari robotika sohasida ham keng qo'llaniladi. Robotlar obyektlarni tushuntirish, ularga aloqador vazifalarni bajarish, eng optimal yo'lni aniqlash, obyektlarni qo'llab-quvvatlash va boshqalar kabi vazifalarni bajarish uchun obyekt tanishdan foydalanishadi.
3. Avtomatlashtirilgan tizimlar: Obyekt tanish texnologiyalari avtomatlashtirilgan tizimlarda ham o'rnatiladi. Bu tizimlar, obyektlarni tanish, ularga aloqador ma'lumotlarni yozish, obyektlar bilan ishlash, ma'lumotlarni tahlil qilish, obyektlarni ajratish va boshqalar kabi vazifalarni bajarishda foydalaniladi.
4. Xavfsizlik va nazorat tizimlari: Obyekt tanish texnologiyalari xavfsizlik va nazorat sohasida ham muhim rol o'ynayadi. Obyektlarni tanish texnologiyalari, video nazorati, tashqi va ichki xavfsizlik, obyekt identifikatsiyasi, g'amxo'rlik aniqlash va boshqalar kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.
5. Internet of Things (IoT): Obyekt tanish texnologiyalari IoT tizimlarida ham o'rnatiladi. Bu texnologiyalar, sensorlar, kameralar, ma'lumotlarni to'playdigan qurilmalar va boshqa IoT qurilmalarida obyektlarni tanish, ularga aloqador vazifalarni bajarish uchun foydalaniladi. Misol uchun, ish joylarida obyektlarni kuzatish, energiya samaradorligini oshirish uchun avtomatik tizimlarni boshqarish va boshqalar.
6. Tibbiyot: Tibbiyot sohasida ham obyekt tanish texnologiyalari o'rnatiladi. Bu texnologiyalar, tibbiyot röntgen suratlarni tahlil qilish, tomografiya ma'lumotlarini ishlab chiqish, o'rganilarni tushuntirish, kasalliklarni aniqlash va boshqa tibbiyot vazifalarni bajarishda foydalaniladi.
Obyekt tanish texnologiyalari keng qo'llanish sohasi, taklif qilayotgan vazifalarga va tizimning imkoniyatlariga bog'liq. Bu texnologiyalar rivojlanmoqda va har kuni yangi ilovalar va tahlil usullari paydo bo'lmoqda
Obyekt tanish sohasida doimiy rivojlanish borligi uchun, yangi loyihalar va ilovalar ham amalga oshirilmoqda. Quyidagilar bu sohada eng yangi loyihalar va ilovalardan ba'zilaridir:
1. Obyekt Tanishning Yirik Rivojlanishi (Deep Learning): Deep learning asosida obyekt tanishning yirik rivojlanishi davom etmoqda. GPT-3, MaxUnet, Vision Transformers, veitseptorlar va boshqalar kabi yangi arxitekturalar va usullar yaratilmoqda. Bu yangiliklar obyekt tanish modellarining yuqori aniqlik, tezlik va tarkibiy ko'rsatkichlarga erishishini ta'minlaydi.
2. Obyekt Tanishning Ishonchli va Himoyalanganligi: Obyekt tanishning ishonchli va himoyalanganligi muhim muddatli vazifalardan biridir. Yangi loyihalar va ilovalar bu muhim masalani hal qilishga qaratilgan. Misol uchun, adversarial attacklarni qarshilovchi modellarni yaratish, modellarni robustlashtirish, anomal tahlil qilish va boshqalar.
3. Real-time Obyekt Tanish: Real-time obyekt tanish, jadal va tez ma'lumotlar analizi va aniqlanish talablari bilan bog'liq. Yangi ilovalar bu sohada tezkor va cheklanmaydigan obyekt tanish algoritmalari, yuqori tezlik va ishonchli to'g'ridan-to'g'ri javob berishni ta'minlaydigan tizimlar yaratishga qaratilgan.
4. Multimodal Obyekt Tanish: Multimodal obyekt tanishning o'ziga xos vazifalari mavjud. Bu loyihalar multimodal ma'lumotlardan, masalan, rasm, video, matn, ovoz va boshqalardan foydalanib obyektlarni tanish va tushuntirishni o'rganishga qaratilgan. Misol uchun, rasm va video ma'lumotlarini birga ishlatib obyektlarni aniqlash va tushuntirish.
5. Obyekt Tanishning Deyishganlik va Tajribali O'rganish (Transfer Learning and Few-shot Learning): Transfer learning va few-shot learning, kam ma'lumot bilan katta tanish modellarini yaratishga imkon beradi. Bu usullar obyekt tanishda ma'lumotlarni ulashish va o'rganish jarayonlarini optimallashtirishga yordam beradi. Yangi ilovalar bu usullarni rivojlantirish va obyekt tanishga qo'shimcha ma'lumotlarni qo'shishga qaratilgan.
6. Obyekt Tanishning O'zlashtirilgan (Self-Supervised) O'rganish: Obyekt tanishdagi o'zlashtirilgan o'rganish usullari, keng qo'llanilishi va efektivligi bilan ajralib turadi. Bu usulda modellar o'zlarining ma'lumotlarini o'rganib, o'zlarini o'qitib borishadi. Yangi loyihalar va ilovalar o'zlashtirilgan o'rganishni takomillashtirish, ma'lumotlardan o'zlashtirilgan tizimlarni yaratish va boshqalarkabi yo'nalishlarda ishlaydilar.
Bu loyihalar va ilovalar, obyekt tanish sohasining yanada rivojlanishini ta'minlayadi va eng yuqori natijalarni olishga yordam beradi. Har kuni yangi loyihalar va ilovalar yuzaga kelmoqda, shuning uchun sohada rivojlanishni kuzatib borish juda muhimdir..
Obyekt tanish texnologiyalari jiddiy qiyinchiliklarga duch kelishi mumkin, va ularga hal qilish uchun bir necha yechimlar mavjud. Quyidagi qiyinchiliklar va yechimlar obyekt tanish texnologiyalariga oid:
Qiyinchiliklar:
1. Aniqlik va to'g'ri javob berish: Obyekt tanish texnologiyalari hali ham aniqlik va to'g'ri javob berish jarayonida qiyinchiliklar bilan uchrashishi mumkin. Uning uchun muhim bo'lgan ma'lumotlar, modellar va algoritmalarning to'g'ri konfiguratsiyalashini talab qiladi.
2. Ehtiyojlar: Obyekt tanishning yuqori natijalarini olish uchun katta ma'lumot miqdori va yuqori aniqlik talab qilishi mumkin. Bu esa yuqori kompyuter kuchini, katta ma'lumotlar bazasini va katta hisoblash tizimlarini talab qiladi.
3. Ma'lumot miqdori: Obyekt tanish uchun yaxshi natijalar olish uchun katta ma'lumotlar bazasi va etiborli tarzda etiketlangan ma'lumotlar talab qiladi. Bu ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash vaqti va resurslarni talab qiladi.
4. Obyektning sohasi va tarkibi: Obyekt tanish texnologiyalari har bir sohada o'ziga xos qiyinchiliklarga duch kelishi mumkin. Misol uchun, bir obyektni tushuntirish va aniqlash tibbiyot sohasida yaxshi natijalar olish uchun, tibbiyotga xos ma'lumotlar va tahlil usullari talab qiladi.
Yechimlar:
1. Yuqori aniqlik va mukammal ma'lumotlar: Obyekt tanish texnologiyalarining natijalari o'zgaruvchanligi haqida gaplashishdan oldin, yuqori aniqlik va mukammal ma'lumotlarga ega bo'lishi kerak. Bu maqsadga erishish uchun, yuqori aniqlikda rasm va video ma'lumotlar, tarkibiy ma'lumotlar va boshqa ma'lumotlar to'plash uchun kuchli sensorlar va kameralar talab qiladi.
2. Modellar va algoritmalarning rivojlanishi: Obyekt tanish texnologiyalarida modellar va algoritmalarning rivojlanishi va yangilashish muhimdir. Yangi arxitekturalar, yuqori aniqlik va tezlikni ta'minlayadigan usullar, o'zlashtirilgan o'rganish va boshqalar kabi rivojlanmalar bu yechimlardan ba'zilaridir .
3. Ehtiyojlar va resurslar: Obyekt tanish texnologiyalarini rivojlantirish uchun ehtiyojlar va resurslar talab qilinadi. Bu, katta ma'lumotlar bazalari, kompyuter kuchlari, ma'lumotlar bazalarini tayyorlash, modellar va algoritmalarni o'rganish uchun vaqt, pul va mutaxassislikni talab qiladi.
4. Kalibrlash va testlash: Obyekt tanish texnologiyalarini yaxshilash uchun, modellar va algoritmalarni kalibrlash va testlash juda muhimdir. Bu, ma'lumotlarni to'plab, ulardan foydalanib, modellar va algoritmalarni to'g'ri sozlash, hamma narsani tekshirish va natijalarni baholash jarayonlarini o'z ichiga oladi.
5. Maxsuslik va tajribali ishlar: Obyekt tanish texnologiyalarini iste'mol qilayObyekt tanish texnologiyalari jiddiy qiyinchiliklarga duch kelishi mumkin, va ularga hal qilish uchun bir necha yechimlar mavjud. Quyidagi qiyinchiliklar va yechimlar obyekt tanish texnologiyalariga oid:
Qiyinchiliklar:
1. Aniqlik va to'g'ri javob berish: Obyekt tanish texnologiyalari hali ham aniqlik va to'g'ri javob berish jarayonida qiyinchiliklar bilan uchrashishi mumkin. Uning uchun muhim bo'lgan ma'lumotlar, modellar va algoritmalarning to'g'ri konfiguratsiyalashini talab qiladi.
2. Ehtiyojlar: Obyekt tanishning yuqori natijalarini olish uchun katta ma'lumot miqdori va yuqori aniqlik talab qilishi mumkin. Bu esa yuqori kompyuter kuchini, katta ma'lumotlar bazasini va katta hisoblash tizimlarini talab qiladi.
3. Ma'lumot miqdori: Obyekt tanish uchun yaxshi natijalar olish uchun katta ma'lumotlar bazasi va etiborli tarzda etiketlangan ma'lumotlar talab qiladi. Bu ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash vaqti va resurslarni talab qiladi.
4. Obyektning sohasi va tarkibi: Obyekt tanish texnologiyalari har bir sohada o'ziga xos qiyinchiliklarga duch kelishi mumkin. Misol uchun, bir obyektni tushuntirish va aniqlash tibbiyot sohasida yaxshi natijalar olish uchun, tibbiyotga xos ma'lumotlar va tahlil usullari talab qiladi.
Yechimlar:
1. Yuqori aniqlik va mukammal ma'lumotlar: Obyekt tanish texnologiyalarining natijalari o'zgaruvchanligi haqida gaplashishdan oldin, yuqori aniqlik va mukammal ma'lumotlarga ega bo'lishi kerak. Bu maqsadga erishish uchun, yuqori aniqlikda rasm va video ma'lumotlar, tarkibiy ma'lumotlar va boshqa ma'lumotlar to'plash uchun kuchli sensorlar va kameralar talab qiladi.
2. Modellar va algoritmalarning rivojlanishi: Obyekt tanish texnologiyalarida modellar va algoritmalarning rivojlanishi va yangilashish muhimdir. Yangi arxitekturalar, yuqori aniqlik va tezlikni ta'minlayadigan usullar, o'zlashtirilgan o'rganish va boshqalar kabi rivojlanmalar bu yechimlardan ba'zilaridir.
3. Ehtiyojlar va resurslar: Obyekt tanish texnologiyalarini rivojlantirish uchun ehtiyojlar va resurslar talab qilinadi. Bu, katta ma'lumotlar bazalari, kompyuter kuchlari, ma'lumotlar bazalarini tayyorlash, modellar va algoritmalarni o'rganish uchun vaqt, pul va mutaxassislikni talab qiladi.
4. Kalibrlash va testlash: Obyekt tanish texnologiyalarini yaxshilash uchun, modellar va algoritmalarni kalibrlash va testlash juda muhimdir. Bu, ma'lumotlarni to'plab, ulardan foydalanib, modellar va algoritmalarni to'g'ri sozlash, hamma narsani tekshirish va natijalarni baholash jarayonlarini o'z ichiga oladi.
Quyidagi misolda, bir obyektni tushunish va aniqlash uchun obyekt tanish texnologiyalardan foydalanishni ko'rib chiqamiz:
Misol: Xonadonning ichidagi bir kamera orqali odamlarni tushunish va aniqlash
1. Ma'lumotlarni to'plash: Xonaning ichidagi kamera orqali video ma'lumotlarini to'plab olishimiz kerak.
2. Ma'lumotlarni tahlil qilish: Toplangan video ma'lumotlarni tahlil qilish uchun obyekt tanish algoritmasidan foydalanamiz. Algoritma, odamlarni tushunish va aniqlash uchun kerakli tarkibiy belgilarni (yuzlar, ko'rsatkichlar va boshqalar) aniqlayadi.
3. Tarkibiy belgilarni aniqlash: Algoritm tarkibiy belgilarni aniqlab, har bir obyektni alohida identifikator bilan belgilaydi.
4. Obyektni tushunish: Identifikatsiya qilingan obyektlar bilan bog'liq qarorlar olish uchun tanishma modellari ishlatamiz. Misol uchun, obyekt odam bo'lsa, uning yoshi, jinsiyati va ko'rsatkichlarini aniqlash uchun yosh va jinsiyat kategorizatsiyasi modellari bilan ishlashimiz mumkin.
5. Aniq natijalar berish: Obyektlarni tushunish va aniqlash natijalarini olishimiz mumkin. Masalan, xonadon ichidagi har bir odamning yoshi, jinsiyati va ko'rsatkichlari haqida ma'lumotlar tiklanadi.
Ushbu amaliy misol obyekt tanish texnologiyalarini amaliyotga o'tkazishda yaxshi natijalar olish uchun yordam beradi. Uning uchun kerakli ma'lumotlarni to'plash, tarkibiy belgilarni aniqlash, obyektlarni tushunish va aniqlash uchun modellardan foydalanish jarayonlari amalga oshiriladi.
Xulosa
Xulosa qilib shuni aytishim mumkinki, Grafik dasturlarda obyektlarni tanish va tahlil qilish uchun, obrazlarni o'qish va obyektlarni aniqlash uchun algoritmik yondashuvlar talab etilar ekan. Bu jarayonda obrazlarni qaysi algoritm va dasturlash tillari orqali o'qish kerakligi, obyektlarni ajratish va ularning xususiyatlari uchun algoritm yaratish kiritilishlarini o’rgandim. Oxirgi yillarda bu sohada juda katta o`zgarishlar (siljishlar) yuz berdi, ya`ni 16 mln.dan ortiq rang va rang turlarini o`zida aks ettira oladigan displeylar, grafik axborotlarni (paper part) kirituvchi moslama - skanerlar, grafik ish majmualari; dasturiy vositalar sohasida esa haqiqiy kompyuter dunyosini kashf qila oladigan amaliy dasturlar vujudga keldi.Men bu ma’lumotlarni oldin bilmas edim va hozirga kelib bu haqida ma’lumotga ega bo’ldim.
Hozirgi zamon har bir insonni axborot texnologiyalaridan mustaqil foydalanishni talab qiladi. Chunki insonning faoliyati borgan sari uning axborotlashganidan, qolaversa, axborotni samarali ishlatishidan bog`liq bo`lib qolmoqda. Istalgan soha mutaxassisi ma’lumotlar to`plamida to`g`ri yo‘nalish olishi uchun, u kompyuterlar va telekommunikatsiya vositalari orqali axborotlarni to`plash, saqlash, qayta ishlash hamda qo`llashni bilishi shart. Grafik dasturlarda obyektlarni avtomatik tanish va tahlil qilish texnologiyasi zamonaviy kompyuter ko'rish (computer vision) va sun'iy intellekt (artificial intelligence) sohalarida katta ahamiyatga ega ekan. Ushbu texnologiya tasvir va videolardan axborot olish va uni tahlil qilish orqali turli vazifalarni bajarishga yordam berishi haqida ma’lumotga ega bo’ldim. Masalan, sanoatda mahsulot sifatini nazorat qilish, tibbiyotda rentgen tasvirlarini tahlil qilish, avtomobilsozlikda, avtonom transport vositalarini boshqarish va boshqa ko'plab sohalarda foydalanilar ekan.
|
| |