Sun’iy intellekt tushunchasi, ( AI ) yordamida insonning tashqi ko‘rinishini aniqlashtirish yoki kamera tizimida o‘rganish
Qoroboyev Otabek Azamali o‘g‘li, Farg‘ona Politexnika instituti talabasi
Farg‘ona shahar, O‘zbekiston qoroboyevotabek@gmail.com
Annotatsiya: Sun’iy intellekt tushunchasi, ( AI ) yordamida insonning tashqi ko‘rinishini aniqlashtirish yoki kamera tizimida o‘rganishda raqamli axborotlarning ahamiyati, undan maishiy hayotda foydalanishning afzalliklari keltirilgan.
Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, raqamli axborot, xatolik, ma’lumot ombori, rejim, gadjet, dastur
Raqamli axborotlar rivojlanib borayotgan hozirgi zamonda sun’iy intellekt (Artificial intelligence)ning o‘rni ham shunga yarasha o‘sib bormoqda. Sun’iy intellekt hayvonlar va insonlar tomonidan ko’rsatilgan aqldan farqli o‘laroq, mashina tomonidan ko‘rsatilgan ma’lumotni idrok etish, sintez qilish va xulosa chiqarish qobilyatiga ega. Odatda inson aql zakovatni talab qiladigan vazifani bajarishga qodir kompyuter tizimi rivojlanishi, zamonaviy sun’iy intellekt usullari keng tarqalgan. Sun’iy intellekt tizimi hozirda barcha yirik kompaniyalar tizimida keng qo‘llaniladi. Masalan, qidiruv tizimi uchun ham keng ommalashgan. Shu jumladan, eng gigant bo‘lgan google qidiruv tizimida sun’iy intellekt o‘rni juda katta rol o‘ynayapdi. Bunga misol, sizda instagram, google, amazon va h.k. ularda keng qo‘llanilgan online reklama keng ulashish ommalashgan sun’iy intellekt mashina idrok qilish orqali sizga qanday ma’lumot yoqishi bilan reklama xizmatida xuddi sizga yoqadigan reklama xizmatini google yoki instagramga olib chiqadi.
Sun’iy intellekt ( AI ) xatolik darаjasi 0,001 ni tashkil qiladi, agar biz sun’iy intellektni insonni aniqlashtirish yoki uni tanitishga qo‘llasak bu raqamli iqtisodda katta o‘zgarishlarga olib keladi, yani biz ma’lumotlar omboriga ( data science ) kichik loyiha orqali qo’llab ishlatadigan bo‘lsak yani umumiy maktab o‘quvchilari uchun qo‘llasak barcha o‘quvchilar ma’lumotni kiritsak bizni ( AI ) mashinamiz idrok qilishi orqali maktab o’quvchilarni tanib boshlaydi va o‘quvchilarni sintez qila boshlaydi. Agar biz o‘quvchilarni ma’lumotlarini kundalik.uz orqali bog‘lab o‘rtada sun’iy intellekt idrokini qo‘llasak u o‘zidan kelib chiqqan holda idrok qilib kundalik.uz sayt bilan davomat rejimini ham kiritaoladi.
1) AI ( sun’iy intellekt )
2) Kamera sun’iy intellekt kamera bilan o‘zaro aloqa qiladi va u bilan insonni ko‘ra oladi
3) Kundalik.com sayti bilan ham aloqa qiladi kamera bilan olingan ma’lumot va kundalik.com bilan olingan ma’lumotni bir biri bilan solishtiradi va hulosa chiqaradi.
Python yordamida yoritilgan code bunda data science 3 ta ma’lumot kiritilgan.
from keras.models import load_model
from PIL import Image, ImageOps #Install pillow instead of PIL
import numpy as np
# Disable scientific notation for clarity
np.set_printoptions(suppress=True)
# Load the model
model = load_model('keras_Model.h5', compile=False)
# Load the labels
class_names = open('labels.txt', 'r').readlines()
# Create the array of the right shape to feed into the keras model
# The 'length' or number of images you can put into the array is
# determined by the first position in the shape tuple, in this case 1.
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)
# Replace this with the path to your image
image = Image.open('<IMAGE_PATH>').convert('RGB')
#resize the image to a 224x224 with the same strategy as in TM2:
#resizing the image to be at least 224x224 and then cropping from the center
size = (224, 224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.Resampling.LANCZOS)
#turn the image into a numpy array
image_array = np.asarray(image)
# Normalize the image
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1
# Load the image into the array
data[0] = normalized_image_array
# run the inference
prediction = model.predict(data)
index = np.argmax(prediction)
class_name = class_names[index]
confidence_score = prediction[0][index]
print('Class:', class_name, end='')
print('Confidence score:', confidence_score)
Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati.
https://en.wikipedia.org/
https://teachablemachine.withgoogle.com
Скачано с www.znanio.ru
© ООО «Знанио»
С вами с 2009 года.