Արհեստական ​​բանականությունը որպես գաղափար հայտնի էր մարդկանց 20-րդ դարի սկզբից, օրինակ ՝ հայտնի չեխ գրող Կառլ ապ ապեկի «Rossom Universal Robots» գիտաֆանտաստիկ աշխատությունը խոսում է Rossom ունիվերսալ ռոբոտի մասին, որն ըստ էության կրողն էր արհեստական ​​բանականություն.  Մասնավորապես, «արհեստական ​​ինտելեկտ» տերմինը օգտագործվում է նկարագրելու մեքենաներ, որոնք ընդօրինակում են մարդու ճանաչողական գործառույթները, ինչպիսիք են սովորելու կամ խնդիրները լուծելու ունակությունները:   Արհեստական ​​բանականության ծրագրերը ներառում են մի շարք ինքնակառավարվող մեքենաներ, անօդաչու թռչող սարքեր, ծրագրեր, որոնք ցուցադրում են բարդ մաթեմատիկական թեորեմներ, որոնիչներ (օրինակ ՝ Google- ը), ծրագրային ապահովման օգնականներ (օրինակ ՝ Siri, Bixby) և խաղեր (օրինակ ՝ Go, check 411 INFORMATICS), պատկերի ճանաչման ծրագրեր:   Վերջինս աշխատում է նյարդային ցանցերի օգնությամբ:  Մարդու տեսողական համակարգը աշխարհի հրաշալիքներից մեկն է:  Եկեք քննարկենք ձեռագիր թվերի հետևյալ հաջորդականությունը. Մարդկանց մեծ մասը հեշտությամբ կհասկանա այդ թվերը որպես 504192:   Մարդու ուղեղի երկու կիսագնդերում տեղակայված է տեսողական հիմնական հատվածը ՝ V1, որը պարունակում է 140 միլիոն նեյրոններ, որոնք միմյանց հետ կապված են ավելի քան 10 միլիարդ ցանցերով:   Բայց ամբողջ տեսողական համակարգը բաղկացած է մի քանի նման հատվածներից:   Այսպիսով, ձեռագրերը հասկանալը հեշտ չէ:   Համակարգչում պատկերների ճանաչման ծրագիր ստանալու համար կարող եք օգտագործել մարդու ուղեղի տեսողական համակարգի կառուցվածքը:   Ձեռագրերի ճանաչումը համակարգչում կատարվում է նյարդային ցանցերի օգնությամբ:   Դա, իր հերթին, մի համակարգ է, որը դասեր է քաղում հսկայական տվյալների բազայից:  Արհեստական ​​նեյրոնը համակարգչում նեյրոն է, որը կոչվում է պերսեպտրոն ՝ 1950-ականներին Ֆրենկ Ռոզենբլաթի ստեղծած:   Պերսեպտրոնը ընդունում է մի քանի երկուական մուտքային արժեքներ (x1, x2, ...) և առաջացնում մեկ ելքային երկուական արժեք:  Ելք Նկար .1 Պերսեպտրոնի մոդելը:  Ռոզենբլատը ներկայացրեց ելքի արժեքը հաշվարկելու մի պարզ կանոն:   Այդ պատճառով նա մտավ կշիռներ. W1, w2, ... իրական թվեր:   Նեյրոնների երկու ելքերը ՝ 0 կամ 1, որոշվում են կշիռների հանրագումարով. ∑ 412 ՏԵFORԵԿԱՏՎԱԿԱՆ 0, եթե ∑, որտեղ k իրական թիվ է:  1, եթե Սա նեյրոնային ցանցերում օգտագործվող հիմնական մաթեմատիկական մոդելն է:   Այլ կերպ, կարելի է կարծել, որ այս բանաձևը գործիք է, որը որոշում է կայացնում փաստերի հիման վրա:   Բանաձևն ավելի լավ հասկանալու համար հաշվի առեք հետևյալ օրինակը:   Ենթադրենք առաջիկա օրերին բացօթյա համերգ է, և ձեր այնտեղ մնալը կախված է հետևյալ 3 պայմաններից. 1. եղանակ, 2. ծնողների թույլտվություն, 3. հասարակական տրանսպորտ մուտք:  Այս 3 գործոնները կարող ենք ներկայացնել որպես x1, x2 և x3 երկուական փոփոխականներ:   Օրինակ, եթե եղանակը լավ է, x1 = 1, հակառակ դեպքում x1 = 0:   Նույն կերպ x2 = 1, եթե դուք ստանում եք ծնողների թույլտվություն, և x2 = 0, հակառակ դեպքում:   Նույնը պատահում է x3- ի հետ:  Եվ հիմա եկեք պատկերացնենք, որ դուք մեծապես կարևորում եք ձեր ծնողների ՝ համերգ գնալու թույլտվությունը:   Այսպիսով, կշիռները կարող են ընտրվել հետևյալ կերպ. W1 = 2 եղանակի համար, w2 = 6 թույլտվության համար և w3 = 2 երրորդ պայմանի համար:   Սա ցույց է տալիս, որ դուք թույլտվությունն ավելի շատ եք գնահատում, քան եղանակը և հասարակական տրանսպորտի առկայությունը:   Եվ վերջապես, եթե մենք ընտրենք k = 5 գործակիցը, այս փոփոխականներն ընտրելով, մենք կստանանք որոշումների կայացման հետևյալ մոդելը, որի արդյունքը կլինի ծնողների դրական թույլտվության շնորհիվ 1, իսկ հակառակ դեպքում ՝ 0:   Այնուամենայնիվ, արդյունքը չի փոխվի մյուս երկու պայմանների առկայության դեպքում:   Նկատենք, որ չնայած 3 պայմանների առկայությանը, ծնողների թույլտվության պայմանը ամենաազդեցիկն է համերգ գնալու որոշման համար:   Վերոնշյալ օրինակը որոշում կայացնելու մոդել է, որը հաշվի է առնում տարբեր պայմաններ:   Խնդիրները լուծելու համար համակարգիչը օգտագործում է մի քանի հազար նման որոշում կայացնելու մոդելներ (նեյրոններ), որոնց որոշման կայացումը կախված է նախորդ շերտերում նեյրոնների կայացրած որոշումներից (նկ. 2):  Արդյունք = 413 ՏԵFORԵԿԱՏՎԱԿԱՆ Մուտք Ելք Նկար. 2 Որոշումների կայացման մոդել:  Ենթադրենք, որ մուտքագրումը հում պիքսելներից ստացված տվյալներն են, և մենք ցանկանում ենք ծրագրավորել նեյրոնային ցանցը ՝ ձեռագրային թվանշանները ճշգրիտ դասակարգելու համար:   Դա անելու համար մենք մի փոքր փոփոխություն կկատարենք և պրեսցեպրոն նեյրոնի փոխարեն կօգտագործենք սիգմոիդ նեյրոն, որը 0 կամ 1 ելքային արժեքների փոխարեն ստեղծում է տիրույթում ցանկացած իրական թիվ (0; 1):   Մեկ այլ եղանակով, նեյրոնը կարող է դիտվել որպես ֆունկցիա: Ֆունկցիայի գրաֆիկից ակնհայտ է, որ ֆունկցիայի արժեքը in- մոտ մոտ է 0-ին, իսկ + `- 1-ում, այսինքն` ֆունկցիայի արժեքների 414 INFORMATICS (0; 1) տիրույթը:   Ալգորիթմը գործում է հետեւյալ կերպ. Նախ, ալգորիթմը «վարժեցվում է» տվյալների շտեմարանում, իսկ տվյալների շտեմարանների քանակի աճը ցույց է տալիս ալգորիթմի ստացումը, ավելի ճիշտ ՝ ելքային արժեքը:   Այսպիսով, պատկերի ճանաչման ալգորիթմ ստանալու համար նախ անհրաժեշտ է ունենալ մեծ տվյալների բազա:  Ալգորիթմը կատարում է հետևյալը. Տվյալների շտեմարանում պատկերը ստանալուց հետո ալգորիթմը համընկնում է պատկերի յուրաքանչյուր պիքսելի յուրաքանչյուր արժեքի ՝ կախված պիքսել խավարի աստիճանից:   Այսպիսով, որքան մուգ է պիքսելը, այնքան նրա արժեքը մոտ է 0-ին, հակառակ դեպքում մոտ է 1-ին:   Նշենք, որ միջակայքում գտնվող իրական թվերը (0; 1) ստացվում են վերը նշված սիգմոիդ ֆունկցիայի միջոցով:   Հետեւաբար, նյարդային ցանցի i- րդ նեյրոնի կշիռների հանրագումարը պայմանավորված է i-1, i-2 նեյրոնների կողմից ստեղծված համապատասխան արժեքներով ....   Սա նշանակում է, որ երբ մենք արդեն «վարժեցված» ալգորիթմը տրամադրում ենք որպես ձեռագիր համարի պատկերի ներդրում ՝ ենթադրելով, որ «9» թվանշանի պատկերն է, ալգորիթմը կհամապատասխանի այդ պատկերի յուրաքանչյուր պիքսելին, և այդպիսով ալգորիթմը կօգտագործի սիգմոիդ գործառույթը կցված է յուրաքանչյուր պիքսելին: , որը կստեղծի ցանկացած արժեք միջակայքում (0; 1), որի վրա հետագայում ալգորիթմը մի քանի անգամ կկիրառվի, այսինքն ՝ նախկինում ստացված արժեքները կհամապատասխանեն ստացված հաջորդ արժեքներին:   Այսպիսով, վերջին քայլում մենք ստանում ենք 10 նեյրոն որպես ելքային արժեք, որոնցից յուրաքանչյուրը կունենա իրեն կցված արժեք միջակայքում (0; 1), և այդ նեյրոնի արժեքը, որն ամենամեծն է վերջին ելքում շերտը, մուտքային պատկերում արտացոլված թվանշանն է, այս դեպքում 9. Երրորդ նեյրոնը կունենա ամենամեծ արժեքը վերջին շերտում, և արժեքը 100-ով բազմապատկելը կտա վստահության գործակիցը արտահայտված տոկոսներով (ալգորիթմի քանի տոկոս համոզված է, որ մուտքագրված պատկերում ներկայացված է «9» թվանշանը):  Հաշվի առեք արհեստական ​​ինտելեկտի ալգորիթմը, մասնավորապես գործնականում պատկերի ճանաչումը:   Մեր ալգորիթմը հիմնված է Google- ի կողմից ստեղծված TenserFlow համակարգի վրա, որն իր մեջ ներառում է պատրաստի նեյրոնային ցանցեր:   Google- ը նաև օգտագործել է 415 INFORMATICS գործիքը 100,000 օբյեկտ ճանաչելու համար, բայց պարզ է, որ իրական կյանքում կա ավելի քան 100,000 օբյեկտ, ուստի մենք կօգտագործենք նախապատրաստված ծրագիր ՝ նոր օբյեկտների պատկերները ճանաչելու համար:   Ինչպես տեսանք վերևում, պատկերի ճանաչումը կատարվում է ներմուծվող պատկերը նեյրոնների շերտերի միջով անցնելու միջոցով, ուստի առաջին շերտում նկարում հայտնաբերվում է օբյեկտի սահմանը, միջին շերտերում ստուգվում է առարկայի ձևը և վերջին շերտերը վերջնական օբյեկտը ճանաչվում է: այդ վերջին շերտի «մարզմամբ»:  Մեր ծրագիրը բաղկացած է 7 քայլից:   Նշենք, որ այս ամենն արվում է MacOs օպերացիոն համակարգում:  1. Ներբեռնեք Python 2.7:  2. Mac տերմինալի վրա գրեք pip install tensorflow- ը:  3. Հետո կստեղծենք տվյալների բազա, որքան մեծ լինի տվյալների բազան, այնքան լավ, քանի որ դասընթացը կկատարվի ավելի մեծ տվյալների բազայի վրա, և արդյունքում վերջում կունենանք ավելի հստակ պատասխան:   Կարող եք ընտրել ցանկացած օբյեկտի պատկերային շտեմարան:   Այս դեպքում ընտրվել է 5 տեսակի ծաղիկների պատկերների շտեմարան:   Պարզապես պետք է համոզված լինեք, որ յուրաքանչյուր ծաղկի նկարը իր համապատասխան անունով ֆայլում է (նկ. 3):  Այս հրահանգը գրելով ՝ մենք վերջապես «կպատրաստենք» ծրագիրը:   Ուղղակի * -ի փոխարեն պետք է գրել պատկերի շտեմարան (ուղի) պարունակող ֆայլի ուղին:  416 ՏԵFORԵԿԱՏՎԱԿԱՆ Նկար .3 Պատկերների տվյալների շտեմարանի տեղադրում:  Գծապատկեր 4 Վստահության տոկոսի որոշում:  Տեսնենք, թե արդյունքում ինչ է տեղի ունեցել:   Կարող եք դուրս գալ բակ և նկարների շտեմարանում ներկել ծաղիկների տեսակներից մեկը ՝ այս դեպքում 417 ՏԵFORԵԿԱՏՎԱԿԱՆ, ճյուղ, ինչպես տեսնում եք նկարի ներքևի աջ մասում:   Python տերմինալում մուտքագրեք հետևյալ հրահանգը ՝ * –ի փոխարեն նշելով համակարգչի վրա մանրապատկերի պատկերի գտնվելու վայրը:  Ինչպես երեւում է, առաջին տողում գրված է `բեկոր, որի համար վստահության տոկոսը 0.99950 է (նկ. 4):  , ։

Սույն հոդվածը ծանոթացնում է արհեստական բանականությանը եւ դրա կարեւորագույն բաղադրամասերից մեկին՝ պատկերների ճանաչմանը, որը բավական բարդ գործընթաց է՝ հիմնված մարդու ուղեղի՝ պատկերների ճանաչման գործընթացի վրա։
  Հոդվածում ներկայացված տեղեկատվությունը ներառում է պատկերների ճանաչման մաթեմատիկական ալգորիթմները, նեյրոնային ցանցերը՝ ընդգրկելով մանրամասն նկարագրություններ եւ գրաֆիկներ։
