ОМӮЗИШИ АМСИЛАҲОИ ШИНОХТ ВА ТАСНИФОТИ ОН БО ИСТИФОДАИ ОМӮЗИШИ МОШИНӢ

Мақола ба омӯзиши амсилаҳои гуногуни шинохти тасвир ва таснифоти онҳо бо истифода аз усулҳои омӯзиши мошинӣ бахшида шудааст. Дар мақола алгоритмҳои классикӣ ба монанди мошинҳои вектории дастгирӣ ва дарахтони қарорҳо, инчунин равишҳои мураккабтар ва муосир, аз ҷумла шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNN) ва омӯзиши амиқ баррасӣ мешаванд. Ин усулҳо барои коркард ва таҳлили самараноки маълумоти визуалӣ дар соҳаҳои гуногун фаъолона истифода мешаванд. Дар мақола таҳлили муфассали хусусиятҳои ҳар як равиш, афзалият ва маҳдудияти онҳо, инчунин мисолҳои мушаххаси татбиқ дар мушкилоти воқеии ҷаҳонӣ оварда шудааст. Вазифаҳои фаро гирифташуда таснифоти объект, шинохти чеҳра, таҳлили тасвирҳои тиббӣ ва вазифаҳои мураккабтаре, ба монанди сегментатсия ва муайянкунии объект дар тасвирҳоро дар бар мегиранд. Таваҷҷуҳи махсус ба татбиқи технологияҳои омӯзиши мошинсозӣ дар соҳаҳо, ба монанди амният, тандурустӣ, саноат ва робототехника дода мешавад. Дар мақола таҳлили муқоисавии амсилаҳои гуногун аз рӯи дақиқӣ, суръат ва хароҷоти ҳисоббарории онҳо оварда шудааст, инчунин.рушди ояндаи технологияҳои шинохти тасвир, самтҳои эҳтимолии беҳбуди дақиқӣ, иҷроиш ва татбиқи ояндаи онҳо барои эҷоди низомҳои зеҳнӣ ва мустақил низ баррасӣ мешаванд.

шинохти тасвир, тасниф, амсилаҳои омӯзиши мошинӣ, шабакаҳои нейронӣ, шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ, омӯзиши амиқ, алгоритмҳои таснифот.

1. Андреев К. В., Смирнов А. П. Современные подходы к классификации изображений с использованием нейронных сетей. Вестник Московского государственного университета. Серия: Прикладная математика и информатика, 35(2), стр. 105-118.

2. Беляев Д. С., Тимофеева О. В. Применение GAN для улучшения качества данных в задачах распознавания изображений. Вестник Московского института электроники и математики, 13(4), стр. 61-74.

3. Григорьев Н. А., Сидорова Л. В. Применение сверточных нейронных сетей для анализа изображений в медицине и промышленности. Компьютерные исследования и моделирование, 12(4), с. 67-79.

4. Данилов О. Е., Королева Л. С. Применение предобученных моделей глубокого обучения для распознавания изображений. Современные информационные технологии и инженерные исследования, 15(1), стр. 98-112.

5. Захаров А. В., Смирнова Т. А. Классификация изображений на основе ансамблевых методов машинного обучения. Интеллектуальные системы и машинное обучение, 18(2), стр. 177-190.

6. Кузнецов В. П., Соколова Т. Г. Классификация изображений с применением алгоритмов глубокого обучения. Информационные технологии и вычислительные системы, 24(3), стр. 88-99.

7. Орлов Е. П., Захарова М. А. Распознавание и сегментация изображений с использованием трансформеров. Журнал машинного обучения и компьютерного зрения, 10(1), стр. 132-145.

8. Петров А. И., Бобров К. С. Оптимизация моделей нейросетевого распознавания изображений. Автоматизация и цифровые технологии в науке и производстве, 9(2), стр. 121-133.

9. Романов Д. В., Климова Е. Н. Использование методов глубокого обучения для распознавания рукописных символов. Вестник Казанского университета. Серия: Физико-математические науки, 48(1), стр. 52-64.

10. Федоров И. Г., Киселев М. В. Автоматическое распознавание объектов с использованием методов машинного обучения. Журнал цифровых технологий и искусственного интеллекта, 7(3), стр. 145-157.

2026-03-25