ОБРАЗДАРДЫ ТААНУУНУН ЗАМАНБАП ПАРАДИГМАЛАРЫ: ТЕОРИЯ, МЕТРИКАЛАР ЖАНА ПРАКТИКАДА КОЛДОНУЛУШУ
##semicolon##
Образдарды таануу, классификациялоо, сапат метрикалары, нейрондук тармактарАннотация
Макалада образдарды таануу методдорунун эволюциясына – белгилерди кол менен долбоорлоорго негизделген классикалык ыкмалардан баштап, терең окутуунун заманбап архитектураларына чейинки системалуу талдоо берилген. Объекттерди белгилер мейкиндиги түрүндө көрсөтүүнүн теориялык негиздери каралат. Изилдөөнүн жыйынтыктары интеллектуалдык системаларды иштеп чыгуунун толук жашоо циклин көрсөтөт жана эксплуатациялоо шарттарына, ошондой эле жеткиликтүү эсептөө ресурстарына жараша конкретүү методдорду тандоону негиздейт.
##submission.citations##
1. Бишоп, К. Распознавание образов и машинное обучение = Pattern Recognition and Machine Learning [Текст] / К. Бишоп. – Springer, 2006. – 738 с.
2. Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение = Deep Learning [Текст] / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль. – М. : ДМК Пресс, 2018 (ориг. изд. MIT Press). – 652 с.
3. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений = Digital Image Processing [Текст] / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М. : Техносфера, 2012 (ориг. изд. Pearson). – 1104 с.
4. Хасти, Т. Элементы статистического обучения = The Elements of Statistical Learning [Текст] / Т. Хасти, Р. Тибширани, Дж. Фридман. – Springer, 2009. – 745 с.
5. Szeliski, R. Computer Vision: Algorithms and Applications [Text] / R. Szeliski. – Springer, 2010. – 812 p.
6. LeCun, Y. Deep learning [Text] / Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton // Nature. – 2015. – Vol. 521. – P. 436–444.
7. Scikit-learn: Machine Learning in Python [Electronic resource] : official documentation. – URL: https://scikit-learn.org (date of access: 18.03.2026).
8. FastAPI framework [Electronic resource] : interactive API documentation. – URL: https://fastapi.tiangolo.com (date of access: 18.03.2026).
9. NumPy [Electronic resource] : fundamental scientific computing with Python. – URL: https://numpy.org (date of access: 18.03.2026).
10. Pillow (PIL Fork) [Electronic resource] : Python Imaging Library. – URL: https://python-pillow.org (date of access: 18.03.2026).
