التعلم الآلي للتعرف على الصور: مقدمة موجزة

ما هو التعلم الآلي للتعرف على الصور؟

تقف التكنولوجيا على حافة القرن الحادي والعشرين ، وتتقدم بسرعة ، وتتمتع الصناعة بمزايا آلات التعرف على الصور. يجب إلقاء الضوء على التعلم الآلي للتعرف على الصور التزامًا برؤية الآلة وهي قدرة البرامج التي تساعد على التعرف على الأماكن والأشياء والأفعال التي تحدث في الصور والكتابات. يعد تصنيف الصور باستخدام التعلم الآلي مفيدًا لأغراض متعددة.

تعتبر هذه الأداة المعينة ذات قيمة هائلة عندما يتعلق الأمر بتسمية صور المحتوى التي تتضمن روبوتات مستقلة تساعد في التوجيه مع البحث عن محتوى الصور. يستخدم التعلم الآلي للتعرف على الصور في الوقت الحاضر أيضًا للسيارات ذاتية القيادة ، مما يساعد أيضًا في تجنب الحوادث.

الإعلان الموجه ، مكتبات الصور الذكية ، التفاعل مع الوسائط ، تعزيز دمج الأبحاث الخاصة بضعاف البصر ، إلى جانب تطبيقات أخرى للتعرف على الصور باستخدام التعلم الآلي. يمكن أن يساعد التعرف على الصور أيضًا في صناعات الرعاية الصحية. بفضل قوة تحليل الصور الطبية ، يمكن للأطباء بسهولة اقتراح العلاج المناسب حيث يمكن التعرف على أعراض المرض.

قم بالتسجيل في دورة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

نماذج لتعلم الآلة

نموذج التعلم الآلي ليس سوى تمثيل رياضي للعالم كما نتخيله ، أي العالم الحقيقي. تجد خوارزميات التعلم دائمًا أنماطًا أثناء تدريب البيانات بطريقة يتم فيها إدخال المعلمات أو عدم إدخالها إلى الهدف. نموذج التعلم الآلي هو ناتج عملية التدريب هذه التي تستخدم التنبؤات.

• خوارزميات التنظيم
• خوارزميات الانحدار
• خوارزميات شجرة القرار
• الخوارزميات القائمة على المثيل
• خوارزميات التجميع
• خوارزميات التعلم العميق
• خوارزميات الشبكة العصبية الاصطناعية
• خوارزميات بايزي

تصنيف الصور في التعلم الآلي للتعرف على الصور

يعد تجميع وحدات البكسل في فئات مميزة عملية تصنيف للصور. إنه جزء من التعلم الآلي للتعرف على الصور ويشار إليه باسم تصنيف الصور في فئة محددة مسبقًا. يشتمل تصنيف الصور باستخدام التعلم الآلي على اكتشاف الكائنات ، ومستشعرات الصور ، والمعالجة المسبقة للصور ، وتجزئة الكائن ، وتصنيف الكائنات ، واستخراج الميزات. هناك عدد من الأساليب التي يمكن استخدامها عندما يتعلق الأمر بتصنيف الصور.

• تصنيف البكسل الفرعي
• التصنيف الخاضع للإشراف
• تصنيف صعب
• تصنيف المعلمة
• تصنيف غير خاضع للرقابة
• تصنيف ما قبل البكسل
• تصنيف اللامعلمية

اكتشاف الكائن في التعلم الآلي للتعرف على الصور

في حالة كائنات الرسائل النصية لفئة معينة ، يتم استخدام اكتشاف الكائن في التعرف على الصور. الهدف الرئيسي من اكتشاف الكائن هو اكتشاف حالات كائن تم تصنيفها من وجوه الأشخاص والأشجار والسيارات والمباني وما إلى ذلك. يتم استخدامه في مهام رؤية الكمبيوتر التي تتضمن كائنات الفيديو والتعرف على الوجوه واكتشاف الوجه. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام اكتشاف الأشياء أيضًا في حالة تعقب الأشياء مثل مباراة كرة القدم مع تعقب الكرة أو في بطولة الكريكيت حيث يتم تعقب الخفاش.

علاوة على ذلك ، يتم استخدام اكتشاف الكائن أيضًا في حالة تتبع شخص متحرك في مقطع فيديو. هناك عدد من الطرق التي يمكن من خلالها متابعة اكتشاف الكائنات.

• مناهج التعلم العميق
• مناهج التعلم الآلي

يتم استخدام اكتشاف الأشياء في كل صناعة أخرى ، بدءًا من الأمن الشخصي إلى المراقبة واسترجاع الصور والسيارات الآلية وعدوى الآلات وما إلى ذلك. بعض تطبيقات اكتشاف الكائنات هي:

• اكتشاف الكائن في الوقت الفعلي
• كشف المشاعر
• التحقق من الهوية بمساعدة كود قزحية العين
• التصوير الطبي
• سيارات أوتوماتيكية
• التعرف على الحروف البصرية
• كائنات التتبع
• الكشف عن الوجه
• تمييز الوجوه
• تتبع الكرة في الرياضة

أفضل دورات التعلم الآلي ودورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت

الصناعات التي يستخدم فيها التعلم الآلي للتعرف على الصور

يعد التعلم الآلي للتعرف على الصور أحد الوسائل المفيدة التي أفادت العديد من الصناعات ونقل التكنولوجيا إلى مستوى آخر. تتمتع العديد من الصناعات بفوائد التعرف على الصور ، كما هو موضح في القسم أدناه.

فحص التغليف

طور نظام تغليف الصيدلية حلاً لحل مشكلة عد الأقراص أو الكبسولات قبل تعبئتها في الحاوية. بمساعدة نسخة الكمبيوتر ، سيكون من الممكن أيضًا للصناعات الدوائية معرفة عدد الأجهزة اللوحية أو الكبسولات ومعرفة ما إذا كانت الأجهزة اللوحية مكسورة أم لا. صور الأجهزة اللوحية التي يتم نقلها بسهولة إلى أجهزة الكمبيوتر حيث يتم ذلك بمساعدة برنامج يمكنه تحليل الأجهزة اللوحية وحالتها.

اعمال صيانة

يستخدم التعلم الآلي أيضًا لمراقبة البيانات باستخدام المستشعرات من أجل جمع الإجراءات وتحديدها وتصحيحها قبل أن تتعطل المكونات.

أمان

بمساعدة الكاميرات ومقاطع الفيديو ، يمكن أن يكون للتحليلات رؤى عميقة عندما يتعلق الأمر بالسلامة. يتمتع الذكاء الاصطناعي بأمن ناجح وتمكن من تحسين أنظمة الأمان. بمساعدة التعرف على الصور ، أصبح من الممكن تجنب الظروف الخطرة. وقد أدى ذلك أيضًا إلى الحد من الأنشطة الإجرامية في الأعمال التجارية والمنازل والبلديات. تستخدم تحليلات الفيديو أيضًا هذه الميزة لاكتشاف الأحداث ، والتعرف على أرقام لوحات السيارات ، وإحصاء الأشخاص.

تقليل العيوب

يحتوي التعرف على الصور أيضًا على ميزات تساعد في تحديد العيوب وتخزين الصور. عندما تكون الأشياء في خط الإنتاج ، يتم تصنيف هذه العيوب بسهولة حسب نوعها.

التشخيص

عندما يتعلق الأمر بصناعات الرعاية الصحية ، فإن التعرف على الصور هو طريقة مستخدمة على نطاق واسع في علم الأمراض لتحديد الآفات السرطانية.

التسويق الرقمي

استفاد التسويق الرقمي أيضًا من التعلم الآلي للتعرف على الصور حيث ساعد بشكل فعال في اكتساب رؤى العملاء.

خدمة العملاء والتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي

عندما يتعلق الأمر بالتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي وخدمة العملاء ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، فقد أصبح من الممكن التعرف على منتج معين أو خادم معين وتقديم حل فوري في حالة ظهور أي مشكلة.

مهارات التعلم الآلي عند الطلب

ملاحظة موجزة عن تصنيف الصور التعلم العميق

عندما يتعلق الأمر بتصنيف صور التعلم العميق ، يجب على المرء أن يتذكر أنه نوع من التعلم الآلي وجزء من الذكاء الاصطناعي. يتعلق التعلم الآلي بأجهزة الكمبيوتر القادرة على الأداء بشكل واضح ، بدءًا من جمع المعلومات من مقاطع الفيديو أو الصور.

إلى جانب ذلك ، فإن تصنيف صور التعلم العميق هو نهج معتمد مصمم خصيصًا بعد العقل البشري لمواجهة التحديات المختلفة. إنها تولد نتائج فورية وتتطلب القليل من المساعدة البشرية بمجرد وضع برنامجها.

توجد عدة اختلافات بين التعلم الآلي والتعلم العميق ، على النحو التالي:

• يعد التعلم العميق أمرًا معقدًا ولكنه يتطلب تدخلًا بسيطًا من البشر أكثر من التعلم الآلي.
• يتطلب تصنيف صور التعلم العميق موارد وأجهزة أكثر قوة لتشغيلها من التعلم الآلي.
• يتطلب تصنيف صور التعلم العميق مزيدًا من الوقت لإعداده ويمكنه أن يولد نتائج على الفور مقارنة بالتعلم الآلي الذي يمكن إعداده في وقت الدرس.
• يتضمن تصنيف صور التعلم العميق الشبكات العصبية. لقد تم إنشاؤه لمعرفة البيانات غير المهيكلة بكميات أكبر.
• بدلاً من استخدام البنوك أو صناديق البريد الإلكتروني مثل التعلم الآلي ، يتم استخدام التعلم العميق في الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة وما إلى ذلك.

مدونات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الشعبية

شيء صغير

يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن الجمع بين التكنولوجيا والكاميرا والذكاء الاصطناعي لتحقيق التعرف على الصور باستخدام التعلم الآلي. يعد التعلم الآلي أحد أكثر الأقسام الفرعية إثارة في الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك ، فإن آلات السعة الناشئة لفتح المستحيل مذهولة. بالنسبة للنماذج ثلاثية الأبعاد للتعرف على الصور ، تظهر زوايا مختلفة باستخدام مكونات مختلفة. غالبًا ما تكون خوارزميات التعرف على الصور عبارة عن صور مسبقة التسمية يحتمل أن يتم توجيهها من خلال تعلم الكمبيوتر. لذلك ، مكنتنا مساعدة التعلم الآلي للتعرف على الصور في أجهزة الكمبيوتر من الحصول على رؤية أعمق للعالم كما نفعل نحن.

التعرف على الصور آلة التعلم والترقية

إذا كنت تبحث عن أفضل الدورات التدريبية التي ستساعدك في الارتباط بالتعلم العميق ، فيمكنك دائمًا تحديد برنامج UpGrad's Executive PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، والذي يرتبط بأكثر من 15 مشروعًا صناعيًا جنبًا إلى جنب مع أدوات البرمجة المتعددة في المجال المتقدم من ML و AI.

اشترك اليوم للاستمتاع بأكثر من 6000 ساعة من التعلم ، والتوجيه من أعضاء هيئة التدريس المهرة مع ورش عمل لفصول الترميز وبناء الملف الشخصي ، وإنشاء محافظ على مواقع الويب التي ستساعد في تعزيز حياتك المهنية!