<prompt> Tengeneza algoriti ili kuainisha data kulingana na lebo zilizotolewa.  <response>: Njia moja ya kukabiliana na kazi ya kuainisha picha kama ufuo au ofisi ni kufundisha kiainishaji cha picha mbili kwa kutumia algoriti ya kujifunza inayosimamiwa. Hizi ndizo hatua ambazo tunaweza kufuata: 1. Kusanya data ya mafunzo: Kusanya mkusanyiko mkubwa wa data, ulio na lebo wa picha za fuo na picha za ofisi. Picha hizi zitakuwa data yetu ya mafunzo. 2. Chunguza data mapema: Chakata kabla ya picha kwa kuzibadilisha ukubwa na kutekeleza mbinu zingine za kusafisha na kuongeza data ili kuboresha usahihi wa kiainishaji. 3. Vipengele vya Dondoo: Tumia mbinu ya kutoa kipengele cha picha ili kutoa vipengele muhimu kutoka kwa picha. Hizi zinaweza kujumuisha histogramu za rangi, umbile, utambuzi wa kingo, n.k. 4. Zoeza kiainishaji: Kwa kutumia vipengele vilivyotolewa na lebo zilizotolewa ufuo au ofisi, fundisha muundo wa uainishaji wa mfumo shirikishi kama vile urekebishaji wa vifaa au SVM Usaidizi. Vector Machine kwenye data ya mafunzo. 5. Tathmini kiainishi: Jaribu utendaji wa kiainishi kwenye seti tofauti ya picha ambazo hazikutumika katika mchakato wa mafunzo. Tathmini usahihi, usahihi na ukumbusho wa kiainishi ili kuhakikisha kuwa inajumlisha vizuri data isiyoonekana. 6. Orodhesha picha mpya: Tumia kiainishaji kilichofunzwa kuainisha picha mpya kama ufuo wa bahari au ofisi kwa kuzichakata kwanza, kutoa vipengele vyake na kupitisha vipengele kwa kiainishaji ili kupata ubashiri. Kanuni hii ni njia moja tu ya kukabiliana na kazi ya kuainisha picha kama ufuo au ofisi. Kuna mbinu nyingine nyingi na algoriti ambazo zinaweza kutumika, na mbinu bora itategemea maalum ya data, malengo ya mradi, na mambo mengine. 