ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენება პრაქტიკულ აპლიკაციებში

ავტორი: დავით მელიქიძე
თანაავტორები: ილია ყიფშიძე
ანოტაცია:

ილია ყიფშიძის თემა: "ნეირონულ ქსელებსა და სტატისტიკურ მონაცემებზე აგებული ქართული ხელნაწერის ამომცნობი სისტემა." ნაშრომი შეეხება საკმაოდ ცნობილ, თუმცა დღემდე გადაუჭრელ და ძალიან რთულ პრობლემას, რაც არის ქართული ხელნაწერის ამოცნობა და სურათიდან მისი გაციფრულება. მე ვიმუშავე ამ პრობლემის ორ მთავარ კომპონენტზე: ამოცნობა, spell-checking. პირველი ნაწილი მოიცავს მონაცემების შეგროვება-დამუშავებას, საჭირო პარამეტრების მქონე ნეირონული ქსელის აწყობას, ტრენინგსა და ტესტირებას, რომელიც პასუხისმგებელი იქნება ცალკეული ასოების ამოცნობაზე. მეორე მნიშვნელოვანი ნაწილი არის ქართული სიტყვების მონაცემთა ბაზისა და ამ ბაზაზე დაყრდნობით აგებული სტატისტიკის მიხედვით, ნეირონული ქსელის მოდელის მიერ არასწორად ამოცნობილი სიტყვების შესწორება. ნაშრომში წარმოდგენილია დამატებითი სამუშაო სქემა სამომავლო კვლევის გასაგრძელებლად და ამომცნობი სისტემის გასაუმჯობესებლად. დავით მელიქიძის თემა: „კვაზი მკვრივი 3-განზომილებიანი ობიექტების თვალყურის დევნება.“ იგი შეეხება ხელოვნური ინტელექტის მეთედების გამოყენებით კამერით დაფიქსირებული ობიექტების მოძრაობის ტრაექტორიების დადგენას 3-განზომილებიან სივრცეში. თავდაპირველად Faster RCNN (Region Convolution neural network) გამოიყენება კონკრეტულ კადრში ობიექტების აღმოსაჩენად. შემდგომ კვაზი მჭიდრო მსგავსებით სწავლის მეთოდით ვახერხებთ სხვადასხვა კადრში მონაცემების ასოცირებას. მოხსენებაში კარგად ჩანს, როგორ ხდება LSTM (long short term memory)-ით წინა კადრებში დაგროვებული ინფორმაციის გამოყენება ახლანდელ კადრში აღმოჩენილი ობიექტების უკეთ აღსაწერად.

მიმაგრებული ფაილები:

ნეირონულ ქსელებსა და სტატისტიკურ მონაცემებზე აგებული ქართული ხელნაწერის ამომცნობი სისტემა [ka]
კვაზი მკვრივი 3-განზომილებიანი ობიექტების თვალყურის დევნება [ka]