Maschinelles Lernen zur Bilderkennung: Kurze Einführung

Was ist maschinelles Lernen zur Bilderkennung?

An der Schwelle zum 21. Jahrhundert schreitet die Technologie schnell voran und die Industrie genießt die Vorteile von Bilderkennungsmaschinen. In Anlehnung an das maschinelle Sehen, also die Fähigkeit von Software, Orte, Objekte und Aktionen zu erkennen, die in Bildern und Schriften auftreten, sollten Lichter auf das maschinelle Lernen zur Bilderkennung geworfen werden. Die Bildklassifizierung mithilfe von maschinellem Lernen ist für mehrere Zwecke nützlich.

Dieses spezielle Tool ist von immensem Wert, wenn es darum geht, die Bilder von Inhalten zu kennzeichnen, die autonome Roboter enthalten, die bei der Suche nach Bildinhalten helfen. Machine Learning zur Bilderkennung wird heute auch für selbstfahrende Autos eingesetzt, die ebenfalls zur Vermeidung von Unfällen beitragen.

Gezielte Werbung, intelligente Bildbibliotheken, Medieninteraktivität, Verbesserung der Forschungseinbindung von Sehbehindertenstrom sowie weitere Anwendungen der Bilderkennung mit maschinellem Lernen. Die Bilderkennung kann auch in der Gesundheitsbranche hilfreich sein. Mit der Leistungsfähigkeit der Analyse medizinischer Bilder können Ärzte leicht eine geeignete Behandlung vorschlagen, da die Symptome der Krankheiten identifiziert werden können.

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Modelle für maschinelles Lernen

Das maschinelle Lernmodell ist nichts anderes als eine mathematische Darstellung der Welt, wie wir sie visualisieren, also der realen Welt. Die Lernalgorithmen finden Muster während der Trainingsdaten immer so, dass die Parameter in das Ziel eingegeben werden oder nicht. Das maschinelle Lernmodell ist das Ergebnis dieses Trainingsprozesses, der Vorhersagen verwendet.

• Regularisierungsalgorithmen
• Regressionsalgorithmen
• Entscheidungsbaumalgorithmen
• Instanzbasierte Algorithmen
• Clustering-Algorithmen
• Deep-Learning-Algorithmen
• Algorithmen für künstliche neuronale Netze
• Bayessche Algorithmen

Klassifizierung von Bildern in der Bilderkennung für maschinelles Lernen

Das Gruppieren von Pixeln in distinkte Klassen ist ein Prozess der Bildklassifizierung. Es ist ein Teil des maschinellen Lernens zur Bilderkennung und wird als Etikettierung von Bildern in eine vordefinierte Kategorie bezeichnet. Die Bildklassifizierung durch maschinelles Lernen umfasst Objekterkennung, Bildsensoren, Bildvorverarbeitung, Objektsegmentierung, Objektklassifizierung und Merkmalsextraktion. Es gibt eine Reihe von Ansätzen, die verwendet werden können, wenn es um die Bildklassifizierung geht.

• Subpixel-Klassifizierung
• Überwachte Klassifizierung
• Harte Einstufung
• Parameterklassifizierung
• Unbeaufsichtigte Klassifizierung
• Pre-Pixel-Klassifizierung
• Nichtparametrische Klassifikation

Objekterkennung in der Bilderkennung Machine Learning

Bei textlichen Objekten einer bestimmten Klasse wird die Objekterkennung in der Bilderkennung verwendet. Das Hauptziel der Objekterkennung besteht darin, Instanzen eines Objekts herauszufinden, die anhand der Gesichter von Menschen, Bäumen, Autos, Gebäuden usw. kategorisiert werden. Es wird in Computer-Vision-Aufgaben verwendet, die Videoobjekte, Gesichtserkennung und Gesichtserkennung beinhalten. Darüber hinaus wird die Objekterkennung auch bei der Verfolgung von Objekten wie einem Fußballspiel mit verfolgtem Ball oder bei einem Cricket-Turnier mit verfolgtem Schläger verwendet.

Darüber hinaus kommt die Objekterkennung auch bei der Verfolgung einer sich bewegenden Person in einem Video zum Einsatz. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie die Objekterkennung fortgeführt werden kann.

• Deep-Learning-Ansätze
• Machine-Learning-Ansätze

Die Objekterkennung wird in jeder anderen Branche eingesetzt, angefangen bei der Personensicherheit bis hin zur Überwachung, dem Abruf von Bildern, automatischen Autos, Maschineninfektionen und so weiter. Einige Anwendungen der Objekterkennung sind:

• Objekterkennung in Echtzeit
• Emotionserkennung
• Überprüfung der Identität mit Hilfe des Iris-Codes
• Medizinische Bildgebung
• Automatische Autos
• Erkennung optischer Zeichen
• Objekte verfolgen
• Gesichtserkennung
• Gesichtserkennung
• Ballverfolgung im Sport

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Branchen, in denen maschinelles Lernen zur Bilderkennung verwendet wird

Maschinelles Lernen zur Bilderkennung ist eines der nützlichen Mittel, das vielen Branchen zugute gekommen ist und die Technologie auf eine andere Ebene gebracht hat. Mehrere Branchen profitieren von den Vorteilen der Bilderkennung, wie im folgenden Abschnitt erläutert.

Verpackungsinspektion

Das Apothekenverpackungssystem hat eine Lösung entwickelt, um das Problem des Zählens von Tabletten oder Kapseln vor dem Verpacken in den Behälter zu lösen. Mit Hilfe einer Computerversion wird es der pharmazeutischen Industrie auch möglich sein, die Anzahl der Tabletten oder Kapseln zu erfahren und herauszufinden, ob die Tabletten zerbrochen sind oder nicht. Bilder der Tablets, die mit Hilfe von Software, die die Tabletten und ihren Zustand analysieren kann, leicht in Computer übertragen werden können.

Wartung

Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um Daten mithilfe von Sensoren zu überwachen, um die Aktionen zu sammeln, zu identifizieren und zu korrigieren, bevor die Komponenten kaputt gehen.

Sicherheit

Mithilfe von Kameras und Videos können Analysen tiefe Einblicke in das Thema Sicherheit gewinnen. Künstliche Intelligenz hat erfolgreiche Sicherheit und konnte Sicherheitssysteme verbessern. Mit Hilfe der Bilderkennung ist es möglich geworden, gefährliche Situationen zu vermeiden. Dies hat auch zu einem Rückgang krimineller Aktivitäten in Unternehmen, Haushalten und Kommunen geführt. Die Videoanalyse nutzt diese Funktion auch, um Ereignisse zu erkennen, Nummernschilder zu erkennen und Personen zu zählen.

Reduzierung von Mängeln

Die Bilderkennung enthält auch Funktionen, die helfen, Fehler zu erkennen und die Bilder zu speichern. Wenn sich Objekte in der Produktionslinie befinden, lassen sich diese Fehler leicht nach ihrem Typ klassifizieren.

Diagnose

In der Gesundheitsbranche ist die Bilderkennung eine weit verbreitete Methode in Pathologien zur Identifizierung von Krebsläsionen.

Digitales Marketing

Das digitale Marketing hat auch vom maschinellen Lernen zur Bilderkennung profitiert, da es effektiv dazu beigetragen hat, Kundeneinblicke zu gewinnen.

Kundenservice und Social Media Marketing

Wenn es um Social Media Marketing und Kundenservice geht, ist es mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglich geworden, sich über ein bestimmtes Produkt oder einen bestimmten Server zu informieren und bei Problemen sofort eine Lösung anzubieten.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Kurzer Hinweis zur Deep-Learning-Bildklassifizierung

Wenn es um die Deep-Learning-Bildklassifizierung geht, muss man bedenken, dass es sich um eine Art maschinelles Lernen und einen Teil der künstlichen Intelligenz handelt. Beim maschinellen Lernen geht es um Computer, die in der Lage sind, explizite Leistungen zu erbringen, beginnend mit dem Sammeln von Informationen aus Videos oder Bildern.

Außerdem ist die Deep-Learning-Bildklassifizierung ein zertifizierter Ansatz, der speziell nach dem menschlichen Gehirn entwickelt wurde, um verschiedene Herausforderungen zu bewältigen. Es erzeugt sofortige Ergebnisse und erfordert wenig menschliche Hilfe, sobald sein Programm platziert ist.

Es gibt mehrere Unterschiede zwischen Machine Learning und Deep Learning:

• Deep Learning ist komplex, erfordert jedoch nur minimale menschliche Eingriffe als maschinelles Lernen.
• Deep-Learning-Bildklassifizierung erfordert leistungsfähigere Ressourcen und Hardware als maschinelles Lernen.
• Die Deep-Learning-Bildklassifizierung erfordert mehr Zeit für die Einrichtung und kann sofort Ergebnisse liefern als maschinelles Lernen, das im Unterricht eingerichtet werden kann.
• Deep-Learning-Bildklassifizierung umfasst neuronale Netze. Es wurde entwickelt, um unstrukturierte Daten in größeren Mengen herauszufinden.
• Anstatt Banken oder E-Mail-Postfächer wie maschinelles Lernen zu verwenden, wird Deep Learning in Robotern, selbstfahrenden Autos und so weiter verwendet.

Beliebte Blogs zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Kurzgesagt

Computer können jetzt Technologie mit der Kamera und künstlicher Intelligenz kombinieren, um eine Bilderkennung durch maschinelles Lernen zu erreichen. Maschinelles Lernen ist einer der spannendsten Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Darüber hinaus sind die aufkommenden Kapazitätsmaschinen, die das Unmögliche freischalten, ehrfürchtig. Für die Bilderkennung von 3D-Modellen erscheinen unterschiedliche Blickwinkel durch die Verwendung verschiedener Komponenten. Bilderkennungsalgorithmen sind oft vorbeschriftete Bilder, die möglicherweise durch Computerlernen geleitet werden. Daher hat uns die Hilfe des maschinellen Lernens der Bilderkennung in Computern ermöglicht, einen tieferen Einblick in die Welt zu bekommen, wie wir es tun.

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