-bob. Obyekt tanish texnikalarini amaliyotda qo’llanilishi

|
-bob. Obyekt tanish texnikalarini amaliyotda qo’llanilishi
|
bet | 6/9 | Sana | 24.05.2024 | Hajmi | 300,28 Kb. | | #252810 |
Bog'liq grafika.kurs04162-bob. Obyekt tanish texnikalarini amaliyotda qo’llanilishi
2.1 Obyekt tanishni amalga oshirish jarayoni
Animatsiya yaratish uchun bir qator kuchli dasturlar mavjud. Bu dasturlar, kinematografik effektlar, kinolar, o'yinlar, reklama videolar, ta'lim va boshqa vizualliqlar yaratishda ishlatiladi. Quyidagi dasturlar animatsiya yaratish sohasida keng foydalaniladiganlaridan ba'zi:
1. Adobe After Effects: After Effects, kinematografik effektlar, titr, animatsiya va vizuallar yaratish uchun keng tarqalgan dastur hisoblanadi. Uning qo'shimcha animatsiya qo'llanmalari, partikul sistemalar, keying, maskalash va boshqalar kabi imkoniyatlari mavjud.
2. Autodesk MotionBuilder: MotionBuilder, kinematografik animatsiya va kinolar yaratish uchun maxsus dastur hisoblanadi. U animatsiya yaratish jarayonini soddalashtiradi va 3D obyektlarni asosiy movqe va harakatlarga asoslangan ravishda boshqarish imkoniyatini beradi.
3. Unity: Unity, o'yinlar, interaktiv tajriba platformalari va AR/VR ilovalar yaratish uchun keng tarqalgan bir dastur hisoblanadi. Uning kuchli animatsiya vositalari, fizikani simulatsiya qilish imkoniyatlari va kompleks effektlar to'plami bor.
4. Unreal Engine: Unreal Engine, o'yinlar, virtuallik va kinematografik animatsiya yaratish uchun ishlatiladigan kuchli dastur hisoblanadi. Uning keng tarqalgan animatsiya asbob-uskunalari, dinamikalar, efektlar va kamera boshqaruv imkoniyatlari mavjud.
5. Blender: Blender, animatsiya, o'yinlar va kinolar yaratish uchun bepul va ochiq manba dastur hisoblanadi. Uning animatsiya vositalari, kinematika, rigging, keyframing va boshqalar kabi asbob-uskunalar to'plami bor.
6. Adobe Animate: Animate, 2D animatsiya yaratish uchun katta tanlovnoma hisoblanadi. Uning interfeysi, vektor asarlar yaratish imkoniyatlari, animatsiya qo'llanmalari, timeline va asbob-uskunalar to'plami bor .
7. Toon Boom Harmony: Harmony, animatsiya va kartun yaratish uchun keng tarqalgan dastur hisoblanadi. Uning cizgi film animatsiyasi, rigging, efektlar, seslarni birlashtirish va boshqalar kabi funksiyalari mavjud.
Bu faqat ba'zi animatsiya dasturlari misolnomasidir. Animatsiya yaratish sohasida boshqa dasturlar ham mavjud bo'lib, ularga ham xususiyatlari va foydalanish sohalari bo'ladi. Tanlagan dastur, loyihaning xususiyatlari, shaxsiy talablar va animatsiya turi asosida belgilanishi kerak.
Rasmni qayta ishlash va obyekt tanish usullari haqida sizga yordam berishim mumkin. Rasmni qayta ishlash uchun bir nechta usullar mavjud, ammo eng umumiy usullardan biri pikseller bilan ishlash va filtratsiya.
Pikseller bilan ishlash, har bir pikselni alohida ko'rib chiqish imkonini beradi. Bu usul yordamida pikseller o'rtasiga qarab, ularning intensivligi, rangi, yo'nalishi va boshqa xossalari hisobga olingan holda rasmni tahlil qilish mumkin.
Filtratsiya, rasmni yolg'iz pikseller yoki qatorlar bo'yicha yopish va oqish imkonini beradi. Filtratsiya usullari orasida gaussov filtr, mediana filtri va Sobel operatori kabi usullar keng tarqalgan.
Ob'yekt tanish usullari esa rasmning ichida turlicha ob'yektlarni aniqlash va ularga alohida tanish belgilarni topishni o'z ichiga oladi. Bu usullar orasida edge detection (yondoshlar aniqlash), contour tracking (konturlarni izlash) va template matching (shablonlar bilan solishtirish) kabi usullar keng tarqalgan.
Edge detection, rasmning yondoshlarini aniqlash uchun ishlatiladi. Ushbu usulda rasmning keskin o'zgaruvchanliklari, piksellerning intensivligi va qo'shilishlari hisobga olinadi.
Contour tracking, rasmning turlicha konturlarini izlash uchun ishlatiladi. Ushbu usulda konturlar rasmning chegaralarini, ularga qarab piksellerning aloqasini hisobga olingan holda aniqlanadi.
Template matching, rasmning ichida aniqlangan shablon ob'yektini qidirish uchun ishlatiladi. Ushbu usulda rasmning bir qismi shablon bilan solishtiriladi va o'xshashlik darajasini hisoblash uchun foydalaniladi.
Bu usullar bilan rasmni qayta ishlash va ob'yekt tanish amaliyotlarni bajarish mumkin. Ularning har biri o'ziga xos tushunchalarga asoslangan va amaliyotda doimiy ravishda ishlatiladigan usullardir.
Edge detection, tahlil qilayotgan rasmning yondoshlarini aniqlashga yordam beradigan bir tahlil usulidir. Bu usul orqali rasmning keskin o'zgaruvchanliklari, yani yondoshlari, aniqlanadi.
Edge detection usullari o'rtasida Sobel operatori, Canny detectori va Laplace operatori kabi usullar keng tarqalgan.
Sobel operatori rasmning intensivligi o'zgaruvchanligini hisobga oladi va x va y yo'nalishlar bo'yicha gradientni hisoblaydi. Gradientning moduli va yo'nalishlar hisoblanib, rasmning yondoshlarini aniqlaydi.
Canny detectori esa rasmning yondoshlarini aniqlashda boshqa bir keng tarqalgan usuldur. Ushbu usulda rasm intensivligi bo'yicha threshold belgilanadi va intensivligi thresholdga teng yoki undan katta bo'lgan pikseller yondosh sifatida tanlanadi. Keyin, pikseller o'rtasida yondoshning to'g'ri o'zgaruvchanliklarini aniqlash uchun non-maximum suppression qo'llaniladi.
Laplace operatori esa rasmning intensivligi o'zgaruvchanliklarini hisoblash uchun foydalaniladi. Ushbu usul rasmning pikselleri orasida intensivlik o'zgaruvchanliklarini aniqlaydi va uning natijasida yondoshlar aniqlanadi.
Bu usullar bilan rasmning yondoshlarini aniqlash, ob'yektlar va turlicha chegaralarni ajratishga yordam beradi. Ulardan foydalanib rasmni tahlil qilish va ob'yekt tanish amaliyotlarni bajarish mumkin.
Contour tracking, rasmning turlicha konturlarini izlash va ulardagi o'zgaruvchanliklarni kuzatishga yordam beruvchi bir tahlil usulidir. Bu usul ob'yektning chegaralarini aniqlash, shakllarni tanish qilish va ularga alohida harakatni kuzatishda foydalaniladi.
Contour trackingni bajarish uchun bir nechta algoritmalar mavjud, ammo eng keng tarqalgan algoritmalaridan biri "OpenCV" kutubxonasi orqali foydalanish bilan biriktirilgan.
OpenCV'da "findContours" funksiyonidan foydalanib rasmning konturlarini topish mumkin. Bu funksiya rasmni binar ko'rinishga olib, konturlarni topib oladi. Keyin topilgan konturlar ustida har qanday muharrirliklarni bajarish va ulardan foydalanish mumkin.
2.2 Maxsus obyekt tanish dasturlari
Konturlarni izlash natijasida, ularning xususiyatlari, masalan, uzunligi, maydoni, geometrik shakli va ichki va tashqi chegaralari haqida ma'lumotlar elde qilinadi. Shuningdek, konturlar orasida hierarkiya tuzilishi ham aniqlanishi mumkin, ya'ni bir kontur boshqa kontur bilan bog'liq bo'lishi va ulardan tashkil topgan tarkibiy shaklarni bilishga imkon beradi.
Konturlar ustida harakatni kuzatish uchun konturlarni davom ettirish algoritmalari yoki konturlar orasida o'zgaruvchanliklarni kuzatish usullari ishlatiladi. Bunda harakatni aniqlash uchun o'zgaruvchanliklar, masalan, kontur markazi, tezlik, yo'nalish, chegaralardagi o'zgaruvchanliklar, kontur maydoni o'zgarishlari va boshqalar kuzatiladi.
Konturlarni izlash va ularda harakatni kuzatish, ob'yekt tanish, rasm o'qish, animatsiya va boshqa sohalarda keng tarqalgan amaliyotlarda qo'llaniladigan muhim tahlil usullardan biridir.
Template matching, rasmning ichida aniqlangan shablon ob'yektini qidirish uchun ishlatiluvchi bir tahlil usulidir. Ushbu usulda, biron bir shablon rasm bilan asoslangan va rasmning turlicha qismlari bilan solishtiriladi.
Template matching amaliyoti uchun quyidagi jarayonni izohlash mumkin:
1. Shablon (template) tayyorlash: Qidirishni amalga oshirish uchun, aniqlanishi kerak bo'lgan ob'yektni tayyorlangan shablon (template) rasm shaklida olish kerak. Shablon, qidirilayotgan ob'yektni yo'qotib qo'yadigan qo'shimcha rasm bo'lishi kerak.
2. Shablonni rasmning ustida surish: Shablon rasm, qidirishni amalga oshirish uchun asosiy rasmning ustida suriladi. Bu, shablonning har bir pikselini asosiy rasmning mos pikselleri bilan solishtirishga imkon beradi.
3. Solishtirish natijalarini olish: Shablonning rasmning ustida surilgan har bir hududidagi o'xshashlik darajasini hisoblash uchun solishtirish usullari foydalaniladi. Solishtirish natijalari o'xshashlik darajalarini ifodalaydi, ya'ni qidirish shartlariga mos keluvchi joylarni aniqlaydi.
4. Natijalardan eng yaxshi o'xshashlik darajalarni topish: Solishtirish natijalaridan eng yaxshi o'xshashlik darajalarga ega bo'lgan natijani aniqlash kerak. Bu natijalar ob'yektning joylashgan joylarini va ularning o'xshashlik darajasini ifodalaydi.
Template matching usuli, ob'yekt tanish, rasm o'qish, kompyuterli ko'rsatish texnologiyalari va boshqa sohalarda qo'llaniladi. Uning yordamida ob'yektlarni avtomatik ravishda aniqlash va qidirish amaliyotlari osonlashtiriladi. Shuningdek, shablonning o'lchami, shakli va o'zgaruvchanliklarni hisobga olish orqali natijalarining aniqligi va aniqligining darajasini belgilash imkoniyati mavjud.
Mashinani o'rganish algoritmlari yordamida obyektni tanishish uchun quyidagi usullardan biri keng tarqalgan:
Convolutional Neural Network (CNN) - Konsensuslashtirilgan neyron tarmoqlari
CNN, ob'yektlarni tanishishda kuchli algoritmalardan biridir. Ushbu tahlil usuli, rasm ma'lumotlarini o'rganish uchun yaratilgan tarmoq modelidir. Bir nechta konvolutsiya va maxpooling qatlamlaridan iborat bo'lgan tarmoqlardan tashkil topadi. CNN, rasm ma'lumotlarini to'plagan bo'lib, ob'yektlar va ularning xususiyatlari bilan bog'liq bo'lgan ma'lumotlarni o'rganishda yuqori darajada ishlatiladi.
CNN obyektlarni tanishish uchun quyidagi jarayonni izohlaydi:
1. Ma'lumotlar preparatsiyasi: Rasm ma'lumotlarini tayyorlash uchun uchta yo'l mavjud bo'ladi: o'qish, taxlil va dastlabki ma'lumotlar bo'yicha tahlil qilish. Ma'lumotlar o'qiladigan formatga keltiriladi, masalan, piksel intensivligi normalizatsiyasi yoki o'lcham o'zgarishlari.
2. Konvolutsiya qatlamlari: Rasm ma'lumotlarining konvolutsiyaviy tahlili uchun konvolutsiya qatlamlari ishlatiladi. Ushbu qatlamlar rasmning muhim xususiyatlarini aniqlashga yordam beradigan filtrlardan iborat. Filtrlar orqali tahlil amalga oshiriladi va rasmning turlicha xususiyatlari, masalan, yondoshlar, chegaralar va texstural xususiyatlar aniqlanadi.
3. Maxpooling qatlamlari: Konvolutsiya tahlili natijalarini o'zgartirish uchun maxpooling qatlamlari ishlatiladi. Ushbu qatlamlar rasmning o'lchamini kichraytiradi va muhim xususiyatlarni saqlaydi. Bunda rasmning yordamchi ma'lumotlarini saqlash uchun eng katta qiymatni tanlash (masalan, eng katta piksel) amalga oshiriladi.
4. To'plangan ma'lumotlar tahlili: Konvolutsiya va maxpooling qatlamlari dan o'tkazilgan natijalar, asosiy tahlil qatlamiga kiradi. Bu qatlam o'rganish uchun neyronlardan va o'rgatuvchilardan iborat bo'ladi. Ushbu qatlama rasmning global xususiyatlari va obyektlar bilan bog'liq bo'lgan ma'lumotlar o'rgatiladi.
5. Natijalar taqsimlanishi: Asosiy tahlil qatlami natijalari, obyektlarni tanishish uchun berilgan kategoriyalarga taqsimlanadi. Bu jarayon o'rgatish jarayonida o'rganilgan kategoriyalarni aniqlash uchun ushbu natijalar bilan solishtiriladi.
CNN, rasm ma'lumotlarini o'rganishda yuqori darajada ishlatiladi va ob'yektlarni tanishishda yuqori aniqlilik darajasiga erishadi. Uning o'ziga xos tahlil usuli va tarmoq strukturasiga asoslanganligi, ob'yektlarni tanishishda kuzatuvchi tanishlik modellarini yaratishga imkon beradi.
Ma'lumotlarni preparatsiyasi, CNN modeliga o'rganish uchun rasm ma'lumotlarini tayyorlash jarayonidir. Bu jarayonda, ma'lumotlar o'qiladigan formatga keltiriladi, normalizatsiya qilinadi va o'lcham o'zgarishlari amalga oshiriladi. Preparatsiya jarayoni quyidagilarni o'z ichiga oladi:
1. Rasm ma'lumotlarining o'qiladigan formatga keltirilishi: Rasm ma'lumotlari, umumiy ravishda pikseller to'plami sifatida ko'rinishga ega bo'ladigan fayllar hisoblanadi. Preparatsiya jarayonida, rasm ma'lumotlari uygun formatda o'qiladigan xususiy kutubxonaga o'tkaziladi, masalan, JPEG, PNG, TIFF kabi formatlarga.
2. Pikseller intensivligining normalizatsiyasi: Rasm ma'lumotlarini o'rganishda, pikseller intensivligining normalizatsiyasi muhimdir. Bu, piksellerdagi intensivlik qiymatlarini bir nechta o'lchamdagi ma'lumotlar orasida teng bo'lishi uchun amalga oshiriladi. Masalan, pikseller intensivligini [0, 1] oralig'ida yoki [-1, 1] oralig'ida normalizatsiya qilish.
3. O'lcham o'zgarishlari: Rasm ma'lumotlarini o'rganishda, o'lchamlar o'zaro mos kelmasliklarini bartaraf etish uchun o'lcham o'zgarishlari amalga oshirilishi mumkin. Bu o'lcham o'zgarishlari ma'lumotlarni bir xil tartibda o'zgartirish orqali tayyorlanadi. Bu o'lcham o'zgarishlari ma'lumotlarni teng o'lchamli qilish uchun (masalan, 224x224 piksel) yoki o'lchamni o'zgartirish uchun (masalan, 0.5 o'lchamli rasm) amalga oshiriladi.
Ma'lumotlarni preparatsiyasi, rasm ma'lumotlarini CNN modeliga qabul qilishga mos ravishda tayyorlab chiqilishini ta'minlaydi. Bu preparatsiya jarayoni ma'lumotlarni modelga to'g'ri tashlash, modelning ishlashini soddalashtirish va natijalarning aniqlik darajasini oshirishga yordam beradi.
2.2.1. Real vaqt rejimida obyekt tanish texnikalari
Real vaqt rejimida obyekt tanish texnikalari, ma'lumotlar to'plamidan va sensorlardan olingan axborotlarni tez-tez va samarali ravishda qabul qilish, tahlil qilish va obyektlarni tanib oluvchi texnologiyalardir. Bu texnikalar, avtomatlashtirilgan sistemalar, robotlar, tibbiyot, kiberxavfsizlik, transport va boshqa sohalarda keng qo'llaniladi. Quyidagi texnikalar real vaqt rejimida obyekt tanishda o'z ahamiyatga ega:
Mashinalar o'rganishi (Machine Learning): Bu texnologiyalar, ma'lumotlar to'plami orqali obyektlarni tanib oluvchi algoritmlarni o'rganish uchun foydalaniladi. Ma'lumotlar avlodlari o'rganiladi va obyektlarni tanib olish algoritmlari o'zgaruvchanliklarga moslashtiriladi.
Neural Networks: Nöron tarmoqlari, odatda mashinalar o'rganish usullari sifatida ishlatiladi. Ular obyektlarni tanib olish va ulardan ma'lumot olishda yaxshi natijalarga erishish uchun xususiyatlarini yaxshilaydi.
Video Analitikasi: Bu texnologiyalar, rasmli va videolarni avtomatik ravishda tahlil qilish, obyektlarni aniqlash va ulardan ma'lumot olish uchun ishlatiladi. Bu, surveillance tizimlarida, transportni boshqarishda va boshqa sohalarda yaxshi ishlaydi.
Sensorlar va Internet of Things (IoT): Sensorlar, real vaqt rejimida obyektlarni tanib oluvchi muhim vositalardir. IoT, bu sensorlar orqali olingan ma'lumotlarni to'playdi va ulardan foydalanish orqali obyektlarni real vaqt rejimida tanib oladi.
Avtomatik Tanish Sistemalari: Bu sistemalar, real vaqt rejimida rasmli va videolardan avtomatik ravishda obyektlarni tanib oladi. Ular mashinalar o'rganish, komputer tibbiyot va boshqa sohalarda keng qo'llaniladi.
Kvantomexanika: Kvantomexanika, avtomatik ravishda ma'lumotlar to'plamini tahlil qilishda samarali bo'lgan algoritmlarni ishlab chiqishda muhim bo'lgan texnologiyadir. U obyektlarni real vaqt rejimida tanib oluvchi sistemalarni kuchaytirishga yordam beradi.
2.2.2. Rang, shakl va harakatni tanishga oid maxsus yondashuvlar
Biz rangli dunyoda yashaymiz. Inson har kuni uydan chiqmasdan turib ham juda katta hajmda turli xil tuslami ko'radi. Biz bunga ko'nikib qolganmiz va bu ranglar bizga, o‘zimizni tutishimizga qanday ta’sir qilishiga e’tibor bermaymiz. Biz ranglar asrida yashaymiz. Bizning hayollarimiz, emossiyalarimiz o‘z rangiga ega. Qora fikrlar, yashil zerikish, to‘q sariq kayfiyat kabi tushunchalami eslashimiz kifoya. Jismni psixologik qabul qilish uning rangiga bog'liq.
Kundalik hayotda bu unchalik katta ahamiyatga ega emas. Lekin, hozir kompyuter grafikasida qo‘Ilanilishi haqida gap bormoqda va bu yerda nafaqat ranglar farqini, balki tuslami ham
aniq sezishimiz kerak, chunki ulami qayerda, qay holatda ishlatsak, yaxshi chiqishini bilishimiz kerak. Tasvirda to‘g‘ri tanlangan ranglar yaxshi ta'sir qilishi mumkin bo‘lganidek, aksi ham chiqishi mumkin. Rangni almashtirish quvonch, qiziqish, zerikish, qo‘rquvni
kcllirib chiqarishi mumkin. Tuslar juda ko‘p bo‘lgani bilan har bir shaxs psixologiyasidan kelib chiqib, sevimli tuslariga ega bo‘ladi. O'rtacha shaxsning psixologik portretidan kelib chiqib ranglami tanlashimiz kerak. oli masalalardan biridir. Darhaqiqat bu yerda har kimning o‘z didi haqidagi gapi kuchga ega. Shuning uchun universal qoidalar haqida gapirishga o‘rin yo‘q. Biroq, ba’zida qonuniyatlarni topish mumkin. Shunday qilib, birinchi va oddiyroq tartib-yaqin rangdosh tanlash. Xuddi kiyim rangini tanlaganimizdek, web sayt uchun ham ranglami tanlash mumkin. To‘g‘risi, bunday yondashuv professional ish uchun yaramaydi. Uyg‘unlasha oladigan ranglami topishda ranglar jilosidan foydalanish qiziqarliroq
2.3 Obyekt tanish texnologiyalarini sohaga qo'llash
To'plangan ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar analitikasi sohasida ma'lumotlar to'plamining o'rganish, tahlil qilish va ma'nosini aniqlash jarayonidir. Bu jarayon ma'lumotlar bilan bog'liq savollariga javob topish, ma'lumotlar orasidagi tarkibiy xususiyatlarni aniqlash va ma'lumotlardan qiyinchiliklarni aniqlashni o'z ichiga oladi. To'plangan ma'lumotlar tahlili, istalgan sohada ma'lumotlardan maqsadli ma'lumot olish va foydali bilgilar chiqarishda muhim ahamiyatga ega. Ushbu jarayon quyidagilarni o'z ichiga oladi:
1. Ma'lumotlar to'plash: To'plangan ma'lumotlar tahlili uchun birinchi qadam ma'lumotlarni to'plashdir. Bu ma'lumotlar, boshqa tizimlardan (masalan, sensorlardan olingan ma'lumotlar), ma'lumotlar bazasidan yoki internetdan olinishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar bo'lishi mumkin. Ma'lumotlarni to'plash jarayonida ma'lumotlar to'plami ma'lumotlar bazasida yoki ma'lumotlar ajentliklarida saqlanishi mumkin.
2. Ma'lumotlarni to'plangan standartlarga olib kelish: Ma'lumotlar tahlili uchun ma'lumotlarni ma'lumotlar bazasiga joylashtirishda yoki uygun formatga olib kelishda standartlar va protokollar ishlatiladi. Bu standartlar, ma'lumotlarning tajribani oshirish, ma'lumotlarni bir-biriga bog'liq bo'lgan tarkibiy xususiyatlarni aniqlash uchun yordam beradi.
3. Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlar tahlili jarayonida istalgan usul va algoritmlar foydalaniladi. Ma'lumotlarni tahlil qilishda statistik analiz, ma'lumotlar visualizatsiyasi, ma'lumotlar miningi (data mining), ma'lumotlar o'lchash (data measurement), ma'lumotlar modeli yaratish (data modeling), mexanika uchun ma'lumotlar (data for mechanics) va boshqalar kabi turli usullar ishlatilishi mumkin. Ma'lumotlarni tahlil qilishda maqsad, tizim, va ma'lumot to'plamiga qarab asoslangan ma'lumotlarni aniqlash uchun muhimdir.
4. Ma'lumotlardan bilgilar chiqarish: To'plangan ma'lumotlardan muhim bilgilar chiqarish maqsadida ma'lumotlar tahlili amalga oshiriladi. Bu bilgilar tizimlarni rivojlantirish, xizmatlarni yaxshilash, sifatni kontrol qilish, tartibga solish va qaror qabul qilish jarayonlarida foydali bo'ladi. Bu bilgilar odatda statistik analiz, mashinaviy o'rganish (machine learning), mexanikalar (algorithms), ma'lumot visualizatsiyasi va boshqa usullar orqali chiqarilishi mumkin.
To'plangan ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar bilan bog'liq bilimlar sohasida keng qo'llaniladi. Ushbu jarayon, marketing, biznes, tibbiyot, ma'lumotlar himoyasi, tizimlar mexanikasi va boshqa sohalarda ma'lumotlardan foydali bilgilar olishga imkon beradi. Odatda, ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar analitTo'plagan ma'lumotlar tahlili, ma'lumotlar to'plami bo'yicha o'rganish, tahlil qilish va ma'lumotlardan ma'no chiqarish jarayonidir. Bu jarayon ma'lumotlarni yordamida muhim ma'lumotlar, xususiyatlarning alohida tarkibiy xususiyatlarini aniqlash va ma'lumotlardan qiyinchiliklarni aniqlashni o'z ichiga oladi. To'plagan ma'lumotlar tahlili, istalgan sohada ma'lumotlardan maqsadli ma'lumotlarni olish va foydali bilgilar chiqarishda muhim ahamiyatga ega. Ushbu jarayon quyidagi bosqichlardan iborat bo'ladi:
1. Ma'lumotlarni to'plash: To'plagan ma'lumotlar tahlili uchun birinchi qadam ma'lumotlarni to'plashdir. Bu ma'lumotlar, ma'lumotlar bazasidan, internetdan, sensorlardan yoki boshqa manbalar orqali olinishi mumkin. Ma'lumotlar bir joyda to'planishi va saqlanishi mumkin, masalan, ma'lumotlar bazasida.
2. Ma'lumotlarni tayyorlash: Ma'lumotlar tahlili uchun ma'lumotlarni tayyorlash kerak bo'ladi. Bu, ma'lumotlardan o'zgaruvchilarni tanlash, ma'lumotlarni standartlarga olib kelish, ma'lumotlardan qiyinchiliklarni aniqlash, ma'lumotlar bazasiga joylashtirish va boshqa kerakli tayyorlash jarayonlarini o'z ichiga oladi.
3. Ma'lumotlarni tahlil qilish: Ma'lumotlar tahlili jarayonida ma'lumotlarni tahlil qilish uchun turli usullar va algoritmlar foydalaniladi. Bu statistik analiz, ma'lumotlar visualizatsiyasi, ma'lumotlar miningi, ma'lumotlar o'lchash, ma'lumotlar modeli yaratish, mexanika uchun ma'lumotlar va boshqa usullar orqali amalga oshirilishi mumkin.
4. Ma'lumotlardan bilgilar chiqarish: Ma'lumotlar tahlili jarayonida ma'lumotlardan foydali bilgilar chiqariladi. Bu bilgilar, qaror qilish jarayonlarida, ish faoliyati optimallashtirishda, muhimlikni aniqlashda va boshqa maqsadlar uchun foydali bo'ladi. Bu bilgilar odatda statistik analiz, mashinaviy o'rganish, mexanikalar, ma'lumotlar modeli yaratish va boshqa usullar orqali chiqarilishi mumkin.
Ma'lumotlar tahlili, marketing, biznes, tibbiyot, ma'lumotlar himoyasi, tizimlar mexanikasi va boshqa sohalarda ma'lumotlardan foydalanishda keng qo'llaniladi. Ushbu jarayon, ma'lumotlar orqali maqsadli bilgilar olishga yordam beradi va rivojlanish, natijalarni o'rganish va muvaffaqiyatli qarorlar qabul qilishda muhim ahamiyatga ega.
Ma'lumotlar tahlili natijalarini taqsimlashning bir nechta usullari mavjud. Bu usullar maqsadlarga, ma'lumot turlariga, ma'lumotlar tahlili metodlariga va sohalarga qarab o'zgaradi. Quyidagi usullar ma'lumotlar tahlili natijalarini taqsimlashning umumiy usullaridan ba'zilaridir:
1. Statistik taqsimlash: Bu usul statistik analiz asosida natijalarni taqsimlashni o'z ichiga oladi. Bundan tashqari, o'rtacha, median, mod, dispersiya, korrelyatsiya koeffitsiyenti va boshqa statistik ko'rsatkichlar ham foydalaniladi. Misol uchun, bir ma'lumotlar to'plamining o'rtacha qiymati va dispersiyasi natijalarni tushuntirish uchun foydalaniladigan statistik ko'rsatkichlardir.
2. Visual taqsimlash: Bu usul ma'lumotlar tahlilining vizual aspektlariga e'tibor beradi. Ma'lumotlar tahlili natijalari infografika, tortdiagrammalar, histogrammalar, liniya grafiklari, to'rtburchaklar va boshqa vizual vositalar orqali taqsimlangan bo'lishi mumkin. Bu usul natijalarni oson tushuntirish, o'zaro bog'liqlarni ko'rsatish va ma'lumotlarni qo'llash uchun foydali bo'ladi.
3. Kategoriyal taqsimlash: Bu usul natijalarni kategoriyalarni va guruhlarga bo'lishni o'z ichiga oladi. Natijalar maqsadlarga ko'ra guruhlanishi, masalan, yuqori natijalar, o'rta natijalar va past natijalar bo'lgan guruhlar. Bu usul ma'lumotlarni solishtirish va taqsimlashda yordam beradi.
4. Kuchli taqsimlash: Bu usulda ma'lumotlar tahlili natijalari kuchli bo'lgan va kuchli bo'lmagan natijalar tartibga solinadi. Bunda kuchli natijalar, masalan, istatistik va machine learning algoritmlari yordamida aniqlangan bo'lishi mumkin. Bu usul ma'lumotlardan foydali bilgilar chiqarishda yordam beradi.
5. Tarkibi taqsimlash: Bu usul natijalarni ma'lumotlar tarkibiga qarab taqsimlashni o'z ichiga oladi. Natijalar boshqa biror ma'lumot elementi, o'zgaruvchi yoki kategoriyaga bog'liq bo'lishi mumkin. Misol uchun, ma'lumotlar tahlili natijalari bo'yicha yil, mahsulotlar, mijozlar, geografiyaviy joylashuvlar va boshqa tarkibiy xususiyatlar bo'lishi mumkin.
6. Buzilishsiz taqsimlash: Bu usul natijalarni buzilishsiz (supervised) va buzilishsiz (unsupervised) natijalar bo'lganligiga qarab taqsimlashni o'z ichiga oladi. Buzilishsiz taqsimlashda ma'lumotlar o'zaro bog'liqlanmasiga qarab guruhlanishi va o'rganilishi mumkin, buning natijasida ma'lumotlar orasidagi belgilangan bog'liqlar yoki o'zgarmasliklar aniqlanadi. Buzilishsiz taqsimlash, ma'lumotlar tahlili va ma'lumotlar miningida keng qo'llaniladi.
Bu usullar ma'lumotlar tahlili natijalarini taqsimlashda foydalaniladigan umumiy usullardan faqat bir nechta misollar hisoblanadi. Tahlilning mahsulotnatijalarini taqsimlash usullarini belgilash uchun ma'lumotlar tahlilining maqsadi, ma'lumotlar turi va tahlil qilinayotgan sohaga qarab tanlash kerak. Har bir usulning o'ziga xos afzalliklari va cheklovlarining bo'lishi mumkin va o'zgaruvchilarga qarab o'zgarishi mumkin. Natijalarni taqsimlash jarayonida ma'lumotlar tahlili mutaxassislaridan yordam olish ham foydali bo'ladi, ular sizning maqsadlaringiz va tahlil qilinayotgan ma'lumotlar turi bilan mos keladigan eng muhim taqsimlash usulini topishda yordam berishlari mumkin.
Obyekt tanish dasturlarida ishlatiladigan vositalar va texnologiyalar har tomonlama rivojlanib kelmoqda. Bu dasturlar va texnologiyalar bir nechta algoritmlardan foydalanishadi. Quyidagi algoritmlar obyekt tanish dasturlarida keng qo'llaniladigan algoritmlardan ba'zilaridir:
1. Kuchli ta'minotli o'qish (Deep Learning): Deep Learning, neyron tarmoqlaridan iborat tarmoqlar va tarmoq tuzilishlari orqali ma'lumotlarni o'rganish va obyektlarni tanish uchun qo'llaniladi. Kuchli ta'minotli o'qish algoritmlari, katta ma'lumot to'plamlariga asoslangan va o'z o'zini o'rganish orqali natijalarni aniqlashga imkon beradigan konvolutsiya neyron tarmoqlari (Convolutional Neural Networks, CNN), tashqi va ichki xotira tizimlari (Recurrent Neural Networks, RNN), asosiy tasvirlar (Autoencoders), GANlar (Generative Adversarial Networks) va boshqalar kabi texnologiyalardan foydalanadi.
2. Qo'shma ma'lumotlarning qo'llanilishi (Ensemble Learning): Ensemble Learning, bir nechta algoritmlarni biriktirish orqali natijalarni yaxshilashga imkon beradi. Bu usulda bir nechta algoritmlar birlikda ishlaydi va natijalarni birlashiradi. Misol uchun, Bagging (bootstrap aggregating) algoritmlari, Random Forest va Gradient Boosting modellari Ensemble Learningga misollar hisoblanadi.
3. Obyekt tanish algoritmlari: Obyekt tanish uchun bir nechta algoritmlar mavjud, masalan, K-nearest neighbors (KNN), Decision Trees, Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression kabi algoritmlar obyekt tanishda o'rnatiladi. Bu algoritmlar ma'lumotlarni o'rganish, sinflandirish va tanish uchun foydalaniladi.
4. G'oyalash (Clustering): G'oyalash algoritmlari, ma'lumotlarni o'zaro o'xshashliklarga asoslangan guruhlarga bo'lish uchun qo'llaniladi. K-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Mean-Shift va boshqalar g'oyalash algoritmlari obyekt tanishda foydalaniladi.
5. G'oya bajarish (Dimensionality Reduction): G'oya bajarish algoritmlari ma'lumotlarni kamaytirish va o'zgaruvchilarni qisqartirish uchun qo'llaniladi. Bu algoritmlar ma'lumotlarni ozod qismga ajratish va muhim o'zgaruvchilarni tanlash uchun foydalaniladi. Tushunarli komponentlar analizi (Principal Component Analysis, PCA), tushunarli manbalar analizi (Factor Analysis), tushunarli o'zgaruvchilar analizi (Independent Component Analysis, ICA) kabi algoritmlar g'oya bajarishda qo'llaniladi.
6. O'rganishga asoslangan algoritmlar (Reinforcement Learning): Reinforcement Learning, maqsadlarga erishish uchun o'zini o'rganish va optimallashtirish uchun qo'llaniladi. O'rganish jarayonida tizim o'z faoliyatini o'zgartirishi va qo'llab-quvvatlash uchun mukammal natijalarga muvaffaqiyatli olib kelishga harakat qiladi. Reinforcement Learning algoritmlari, Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient va boshqalar kabi texnologiyalardan foydalanadi.
2.3.1. Sanoat, xavfsizlik va o'yinlar sohasida obyekt tanishning qo'llanilishi
Sanoat, xavfsizlik va o'yinlar sohasida obyekt tanishning qo'llanilishi haqida gaplashaylik.
1. Sanoat sohasi: Ob'yekt tanish, sanoat sohasida turli mahsulotlarni ishlab chiqarish, qurish va ta'minlashda yordam berishi mumkin. U mashinalarni, qurilmalarni va boshqa sanoat mahsulotlarini o'rganishi va ulardagi muammo va xatolarni aniqlashda yordam berishi mumkin.
2. Xavfsizlik sohasi: Ob'yekt tanish, xavfsizlik sohasida tizimlar va infrastrukturani ta'minlash, xavfsizlikni oshirish va xavfsizlik muammo va xatolarini aniqlashda yordam berishi mumkin. U, xavfsizlik tizimlarini o'rganish, xavfsizlik monitoringi, so'rovlar va xavfsizlikni nazorat qilish uchun ma'lumotlar analizini amalga oshirishda qo'llaniladi.
3. O'yinlar sohasi: Ob'yekt tanish, o'yinlar sohasida o'yinlar yaratishda, o'yin dizayni va o'yin mehanikasini o'rganishda yordam berishi mumkin. U, o'yinlar statistikasini, foydalanuvchi o'yin tajribalarini, o'yinlarning mehnatini va o'yinlarni yaxshilash uchun ma'lumotlarni saqlash va analiz qilishda ishlatiladi.
Ob'yekt tanish, bu sohalar uchun ma'lumotlar analizini, avtomatik tanish va ma'lumotlarini ushlab turishni o'rganishda yordam beradigan algoritmalarni va usullarni o'rganadi. Bu sohalar rivojlanayotgan va muhim bo'lgan sohalar hisoblanadi va ob'yekt tanish bu sohalar ustida yuqori darajada ma'lumotlarni ishlab chiqishda o'z vazifasini bajaradi.
Sanoat sohasida obyekt tanishning qo'llanilishi haqida batafsilroq ma'lumot beraylik.
Sanoat sohasi, obyekt tanishni sifatli va samarali qo'llash imkonini beradi. Quyidagi yo'nalishlarda obyekt tanishdan foydalanish mumkin:
- Mahsulotlar va qurilmalar o'rganish: Obyekt tanish, sanoat sohasida ishlab chiqariladigan mahsulotlarni va qurilmalarni tahlil qilish va o'rganishda foydalaniladi. U texnologik jarayonlarni, materiallarni, komponentlarni va qurilish usullarini analiz qilishda yordam beradi. Bunda, muammolarni aniqlash, iste'molchilarning talablarini tushunish va sifatni yaxshilashning yo'l-yo'riqlarini topishda obyekt tanishdan foydalaniladi.
- Aniqroq monitoring va nazorat: Sanoat sohasida obyekt tanish, avtomatik monitoring tizimlarini rivojlantirishda foydalaniladi. U texnik vositalar orqali ma'lumotlarni to'plash, sensorlar yordamida xatoliklarni aniqlash, jarayonlarni monitoring qilish va xavfsizlik muammolarini tanishda yordam beradi. Bunda obyekt tanish, ma'lumotlar analizini, texnikalar va algoritmalarni ishlatadi.
- Sanoat jarayonlarini avtomatlashtirish: Obyekt tanish, robot texnologiyalarni va avtomatlashtirilgan jarayonlarni sanoat sohasida qo'llashda o'rniga kiradi. U mashinalarning sensorlari orqali ma'lumotlarni to'plash, texnik jarayonlarni boshqarish va optimallashtirishdagi avtomatlashtirilgan tizimlarni o'rnatishda ishlatiladi. Bu, sanoat jarayonlarini effektivlashtirish, xatolar va yo'l-yo'riqlarni aniqlash va ishlab chiqarishning samarali bo'lishini ta'minlashda yordam beradi.
- Sanoat tashkilotlarining tahlillari: Obyekt tanish, sanoat tashkilotlarining tahlil tizimlarini qurish va ishga tushirishda ishlatiladi. U ma'lumotlar analizini amalga oshirish, sanoat tashkilotlarining ish faoliyatini o'rganish, iste'molchilar va bozor talablarini tahlil qilishda yordam beradi. Bunda, sanoat tashkilotlarining qarorlarini qo'llab-quvvatlash, sifatni yaxshilash va samarali resurslar ta'minlashda obyekt tanishdan foydalaniladi.
Sanoat sohasida obyekt tanishning qo'llanishi, ishlab chiqarish jarayonlarini yaxshilash, effektivlikni oshirish va muammolar aniqlashda katta muhim ahamiyatga ega. Bu yordam bilan, sanoat sohasidagi kompaniyalar innovatsiyalarni rivojlantirish, qimmatbaho ma'lumotlarni ishlab chiqish va sanoat jarayonlarini optimallashtirish imkoniyatiga ega bo'ladi.
Xavfsizlik sohasida obyekt tanishning qo'llanishi haqida ham ma'lumot beraylik.
Xavfsizlik sohasi, obyekt tanishni xavfsizlikni oshirish, tizimlarni himoya qilish va xavfsizlik muammo va xatolarini aniqlashda ishlatish imkonini beradi. Quyidagi yo'nalishlarda obyekt tanishdan foydalanish mumkin:
- Xavfsizlik monitoringi: Obyekt tanish, xavfsizlik sohasida monitoring tizimlarini rivojlantirishda foydalaniladi. U kamera sistemalarini, sensorlarni va boshqa monitoring vositalarini ishlatib, o'rtamni nazorat qilish, xavfsizlik holatlarini kuzatish va zararli faoliyatlarni aniqlashda yordam beradi. Obyekt tanish, ma'lumotlar analizini va algoritmalarni tashkil etib, xavfsizlikni oshirishga qaratilgan harakatlar va to'g'ridan-to'g'ri reaksiyalarni belgilashda foydalaniladi .
- Zararli faoliyatlar va xavfsizlik muammo vaqtida aniqlash: Obyekt tanish, xavfsizlik sohasida zararli faoliyatlar va xavfsizlik muammo vaqtida aniqlashda foydalaniladi. U anomal faoliyatlar, yorqinlarning yo'l-yo'riqlari, tizimlardagi xatolar va xavfsizlik hujayralarini aniqlash uchun ma'lumotlar analizini ishlatadi. Bu, hujayralarni aniqlab, xavfsizlikni ta'minlash, zararli faoliyatlar va xavfsizlik yo'l-yo'riqlarini belgilash vaqtini kengaytirish imkonini beradi.
- Xavfsizlik protseduralarining yaxshilanishi: Obyekt tanish, xavfsizlik sohasida protseduralar va tizimlarni yaxshilashda foydalaniladi. U xavfsizlik statistikalarini, olaylar va xavfsizliklar bilan bog'liq ma'lumotlarni tahlil qilishda yordam beradi. Bunda xavfsizlik protseduralarini yangilash, tizimlarni optimallashtirish va xavfsizlik tizimining samaradorligini oshirishga qaratilgan qarorlar olishda obyekt tanishdan foydalaniladi.
- Xavfsizlik risklarini boshqarish: Obyekt tanish, xavfsizlik sohasida risklarni boshqarishda foydalaniladi. U ma'lumotlar analizini, statistika va algoritmalarni ishlatib, potentsial xavfsizlik muammolarini, tizimlardagi xatolar va risklarni aniqlashda yordam beradi. Bu, xavfsizlikni oshirishga qaratilgan qarorlar va resurslar ta'minlashda, risklarni minimalizatsiya qilishda va xavfsizlikni boshqarish strategiyasini belgilashda obyekt tanishdan foydalanish imkonini beradi.
Xavfsizlik sohasida obyekt tanish, zararli faoliyatlarni aniqlash, xavfsizlik monitoringi, risklarni boshqarish va xavfsizlik protseduralarini yaxshilashda muhim bir vazifani bajaradi. Bu, xavfsizlik sohasidagi tashkilotlar uchun katta ma'noga ega, ularning xavfsizlikni oshirish, zararli faoliyatlarni oldini olish va xavfsizlikni boshqarishni yaxshilash imkoniyatlarini oshiradi.
O'yinlar sohasida obyekt tanishning qo'llanishi haqida ma'lumot beraylik.
O'yinlar sohasida obyekt tanish, o'yinlar tizimlarini yaxshilash, foydalanuvchilar bilan o'yin interaksiyasini oshirish, xavfsizlikni ta'minlash va shaxsiylikni himoya qilishda ishlatiladi. Quyidagi yo'nalishlarda obyekt tanishdan foydalanish mumkin:
- Foydalanuvchi tanishligi: Obyekt tanish, o'yinlar sohasida foydalanuvchilar bilan tanishish va ularning talablari va ko'rsatishlarini tahlil qilishda foydalaniladi. U, foydalanuvchilar haqida ma'lumotlarni to'plab, ularga mos o'yin tavsiflarini, o'yin tartibini va foydalanuvchi interfeysini taqdim etishda yordam beradi. Obyekt tanish, foydalanuvchilarning o'yinlar haqida ko'rsatgan xohishlarini, preferanslarini va o'yin tajribasini samaraliroq qilishda foydalaniladi.
- O'yin o'ynashni yo'qotish va zararli tahlil: Obyekt tanish, o'yinlar sohasida zararli tahlillarni aniqlashda foydalaniladi. U, o'yinlar davomida zararli muammo va yo'l-yo'riqlarni aniqlash, botlar va cheksiz o'yin o'ynashni yo'qotish uchun ma'lumotlarni tahlil qilishda yordam beradi. Obyekt tanish, o'yin tahlilini avtomatlashtirish, xavfsizlik hujayralarini aniqlash va foydalanuvchilarning shaxsiyligini himoya qilishda ishlatiladi.
- O'yinlarni shaxsiylashtirish: Obyekt tanish, foydalanuvchilar o'yin tajribalarini shaxsiylashtirishda foydalaniladi. U, foydalanuvchilarning o'yinlardagi harakatlarini, tanlovlarini va reaksiyalarini o'rganib, o'yinlarni avtomatik ravishda moslashtirishda yordam beradi. Obyekt tanish, foydalanuvchilar bilan boshqaruvni oshirish, shaxsiy o'ynash strategiyalarini o'rgatish va o'yinlarni foydalanuvchilar uchun maxsuslashtirishda foydalaniladi.
- O'yinlar monitoringi va xavfsizlik: Obyekt tanish, o'yinlar sohasida xavfsizlikni ta'minlash va monitoring tizimlarini rivojlantirishda ishlatiladi. U, o'yinlardagi zararli faoliyatlarni, xavfsizlik muammo va xatolarini aniqlashda yordam beradi. Obyekt tanish, o'yinlar tizimini nazorat qilish, zararli faoliyatlarni identifikatsiya qilish va foydalanuvchilarning shaxsiylik ma'lumotlarini himoya qilishda foydalaniladi.
O'yinlar sohasida obyekt tanish, foydalanuvchi tanishligi, o'yin o'ynashni yo'qotish va zararli tahlil, o'yinlarni shaxsiylashtirish va xavfsizlikni ta'minlashda muhim bir vazifani bajaradi. Bu, o'yinlar tizimlarining foydalanuvchilarga qiziqishlarini oshirish, o'yin tajribasini yaxshilash va xavfsizlikni ta'minlashda imkoniyatlarni kengaytiradi.
2.3.2. Keng ko'lamli loyihalarda obyekt tanishning ahamiyati va samaradorligi
Bu algoritmlar obyekttanish dasturlarida keng qo'llaniladigan algoritmlardan faqat bir nechta misollar hisoblanadi. Obyekt tanish dasturlari uchun foydalaniladigan algoritmlar va texnologiyalar tez-tez yangilanib boradi va sohalarga qarab o'zgarishi mumkin.
Kuchli ta'minotli o'qish (Deep Learning), kompyuterlarga ma'lumotlarni o'rganish va tushuntirishning kuchli uslubi bo'lib, obyektlarni tanish, tasvirni boshqarish, ovozni tushuntirish, ma'lumotlarni sinflandirish va boshqa vazifalarni bajarishda keng qo'llaniladi. Ushbu texnologiyada neyron tarmoqlaridan foydalaniladi.
Kuchli ta'minotli o'qishning asosiy komponenti, neyron tarmoqi deb ataluvchi matematik modeldir. Neyron tarmoqi, biologik neyronlar asosida qurilgan tizimdan esinlangan algoritmlardir. U holda, neyron tarmoqlari ma'lumotlarni o'zlarining o'zini o'rganish orqali natijalarni aniqlashga imkon beradi.
Deep Learningning muhim komponentlari quyidagilardir:
1. Konvolutsiya neyron tarmoqlari (Convolutional Neural Networks, CNN): Konvolutsiya neyron tarmoqlari, tasvir tanish, tasvir sinflandirish va tasvirni boshqarish kabi tasvirga bog'liq vazifalarni bajarishda keng qo'llaniladi. Ular tasvir elementlarini o'zlashtirish, filtrlash va umumiy tasvirni tahlil qilishda yordam beradi.
2. Tashqi va ichki xotira tizimlari (Recurrent Neural Networks, RNN): Tashqi va ichki xotira tizimlari, ketma-ket so'zlar, ketma-ket musiqalar va ketma-ket matnni tahlil qilish, tarjimani bajarish, chatbotlar va ovozli tanish tizimlari kabi vazifalarni bajarishda foydalaniladi. Ular o'zgaruvchan uzunlikdagi ma'lumotlar bilan ishlay oladi va o'zaro bog'liqni tahlil qilishga imkon beradi.
3. Asosiy tasvirlar (Autoencoders): Asosiy tasvirlar, ma'lumotlarni kamaytirish va o'zgaruvchilarni qisqartirish uchun foydalaniladigan algoritmlardir. Ular ma'lumotlar o'zlarining o'zini qayta o'rgangan holda asosiy tarkibga ajratish va ma'lumotlar tahlilini yengillashtirishda foydalaniladi.
4. GANlar (Generative Adversarial Networks): GANlar, yangi ma'lumotlarni generatsiya qilish va natijalarni baholash orqali o'zini o'rganishda foydalaniladigan algoritmlardir. Ular generativ modellarning va (generatsiya qiluvchi) va diskriminatorning (baholash) tarmoqlaridan iborat bo'lib, ma'lumot generatsiyasini o'rganishda va natijalarini baholashda ishlatiladi.
Qo'shimcha ma'lumotlarning qo'llanilishi (Ensemble Learning), bir nechta algoritmlarni biriktirish orqali natijalarni yaxshilashga imkon beradi. Ushbu usul obyekt tanish, sinflandirish, regressiya va boshqa maqsadlarda foydalaniladi.
Ensemble Learningning muhim usullari quyidagilardir:
1. Bagging: Bagging (bootstrap aggregating) usuli, bir nechta o'zgaruvchanli ma'lumot to'plamlarini birlashtirish orqali natijalarni yaxshilashni maqsad qiladi. Bu usulda, ma'lumotlar mos tahlil algoritmlarga tasodifiy qismga ajratiladi va har bir tahlil algoritmi o'z qismidagi natijalarni olib keladi. Keyin, olingan natijalar o'rtasida o'rtacha qiymat yoki ko'pchilik ovoz bergan natija tanlanadi.
2. Random Forests: Random Forests, bagging usulini qo'llab-quvvatlaydigan bir turi hisoblanadi. Uning asosiy qismi, bir nechta qaror ağaçlaridir. Har bir qaror ağacining sinflandirish natijalari olinadi va o'rtacha qiymat yoki ko'pchilik ovoz bilan natijalar tanlanadi. Random Forests, sinflandirish va regressiya uchun keng qo'llaniladi.
3. Boosting: Boosting usuli, bir nechta zayavkalarni olib keladi va har bir zayavka uchun o'zgaruvchanli ma'lumotlarni o'rganish algoritmini ishga tushiradi. Har bir algoritmdan olingan natijalar, keyingi algoritmlarda ishlatilish uchun qo'shiladi. Boosting natijalarni yaxshilash uchun qo'llanilgan Gradient Boosting, AdaBoost va XGBoost algoritmlari keng qo'llaniladi.
4. Stacking: Stacking (stacked generalization), bir nechta algoritmlarni biriktirish orqali natijalarni yaxshilashni maqsad qiladi. Ushbu usulda, birinchi darajadagi algoritmlar orqali natijalar olinadi va keyingi darajadagi algoritm natijalar bo'yicha qo'llaniladi. Shuningdek, har bir darajadagi algoritmdan olingan natijalar birlashtiriladi va asosiy natijalarni olish uchun foydalaniladi.
Ensemble Learning, xususiyatlarini biriktirish orqali boshqa algoritmlardan yuqori natijalarni olish imkonini beradi. Bu usul yuqori sinov natijalari, yaxshilash va modelning qo'llanishga qulayliklar kabi foydalar bilan bog'liq bo'lib, obyekt tanish va boshqa vazifalarda yuqori natijalarni olishda keng qo'llaniladi.
Kuchli ta'minotli o'qish, katta ma'lumot to'plamlariga asoslangan va o'zini o'rganish orqali natijalarni aniqlashga imkon beradi. Uning yuqori darajadagi jadvallashuvi va tarkibiy tahlil qilish imkoniyatlari, obyekt tanish, tasvirni boshqarish va ma'lumotlarni sinflandirish kabi ko'pgina vazifalarda muhim ahamiyatga ega bo'lgan texnologiyalarni ta'minlaydi. Kuchli ta'minotli o'qishning yuqori kompyuter kuchini talab qilishi, katta ma'lumotlar bazalarini va yuqori ishlab chiqarish kuchini talabqilishi kerak. Bu talablar, obyekt tanish dasturlarini kuchli, aniq va ko'p yo'l bilan ishlatish imkonini beradi.
|
| |