Aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes: breve introducción

¿Qué es el aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes?

Al borde del siglo XXI, la tecnología avanza rápidamente y la industria disfruta de las ventajas de las máquinas de reconocimiento de imágenes. Se deben arrojar luces sobre el aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes en adhesión a la visión artificial, que es la capacidad del software que ayuda a reconocer lugares, objetos y acciones que ocurren en imágenes y escritos. La clasificación de imágenes mediante el aprendizaje automático es útil para múltiples propósitos.

Esta herramienta en particular es de gran valor cuando se trata de etiquetar las imágenes de contenido que incluye robots autónomos que ayudan a guiar junto con la búsqueda de contenido de imágenes. El aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes también se utiliza hoy en día para los automóviles autónomos, que también ayudan a evitar accidentes.

Publicidad dirigida, bibliotecas de imágenes inteligentes, interactividad de medios, mejora de la incorporación de investigación de personas con discapacidad visual actual, junto con otras aplicaciones de reconocimiento de imágenes con aprendizaje automático. El reconocimiento de imágenes también puede ayudar en las industrias de la salud. Con el poder de analizar imágenes médicas, los médicos pueden sugerir fácilmente el tratamiento adecuado a medida que se pueden identificar los síntomas de las enfermedades.

Inscríbase en el curso de aprendizaje automático de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas de maestría, PGP ejecutivo o certificado avanzado para acelerar su carrera.

Modelos para el aprendizaje automático

El modelo de aprendizaje automático no es más que una representación matemática del mundo tal como lo visualizamos, es decir, el mundo real. Los algoritmos de aprendizaje siempre encuentran patrones durante los datos de entrenamiento de tal manera que los parámetros se ingresan o no en el objetivo. El modelo de aprendizaje automático es el resultado de este proceso de entrenamiento que utiliza predicciones.

• Algoritmos de regularización
• Algoritmos de regresión
• Algoritmos de árboles de decisión
• Algoritmos basados ​​en instancias
• Algoritmos de agrupamiento
• Algoritmos de aprendizaje profundo
• Algoritmos de redes neuronales artificiales
• algoritmos bayesianos

Clasificación de imágenes en aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes

La agrupación de píxeles en clases distintivas es un proceso de clasificación de imágenes. Es parte del aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes y se denomina etiquetado de imágenes en una categoría predefinida. La clasificación de imágenes mediante el aprendizaje automático incorpora detección de objetos, sensores de imágenes, preprocesamiento de imágenes, segmentación de objetos, clasificación de objetos y extracción de características. Hay una serie de enfoques que se pueden utilizar cuando se trata de la clasificación de imágenes.

• Clasificación de subpíxeles
• Clasificación supervisada
• Clasificación dura
• Clasificación de parámetros
• Clasificación no supervisada
• Clasificación previa al píxel
• Clasificación no paramétrica

Detección de objetos en aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes

En el caso de enviar mensajes de texto a objetos de una clase específica, la detección de objetos se utiliza en el reconocimiento de imágenes. El objetivo principal de la detección de objetos es descubrir instancias de un objeto que se categorizan a partir de los rostros de personas, árboles, automóviles, edificios, etc. Se utiliza en tareas de visión por computadora que incorporan objetos de video, reconocimiento de rostros y detección de rostros. Además, la detección de objetos también se utiliza en el caso de seguimiento de objetos, como un partido de fútbol en el que se realiza un seguimiento de la pelota o en un torneo de cricket en el que se realiza un seguimiento del bate.

Además, la detección de objetos también se usa en el caso de rastrear a una persona en movimiento en un video. Hay varias formas en las que se puede llevar adelante la detección de objetos.

• Enfoques de aprendizaje profundo
• Enfoques de aprendizaje automático

La detección de objetos se utiliza en todas las demás industrias, desde la seguridad personal hasta la vigilancia, recuperación de imágenes, automóviles automáticos, infecciones de máquinas, etc. Algunas aplicaciones de la detección de objetos son:

• Detección de objetos en tiempo real
• Detección de emociones
• Verificación de Identidad con la ayuda del código iris
• Imagenes medicas
• coches automáticos
• Reconocimiento de caracteres ópticos
• Seguimiento de objetos
• Detección de rostro
• Reconocimiento facial
• Seguimiento de la pelota en los deportes

Los mejores cursos de aprendizaje automático y cursos de inteligencia artificial en línea

Industrias donde se utiliza el aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes

El aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes es uno de los medios útiles que ha beneficiado a muchas industrias y ha llevado la tecnología a otro nivel. Varias industrias disfrutan de los beneficios del reconocimiento de imágenes, como se explica en la siguiente sección.

Inspección de embalaje

El sistema de envasado de farmacia ha desarrollado una solución para resolver el problema de contar comprimidos o cápsulas antes de envasarlos en el envase. Con la ayuda de una versión informática, también será posible que las industrias farmacéuticas aprendan el recuento de tabletas o cápsulas y descubran si las tabletas están rotas o no. Imágenes de las tabletas que se transfieren fácilmente a las computadoras con la ayuda de un software que puede analizar las tabletas y su estado.

Mantenimiento

El aprendizaje automático también se utiliza para monitorear datos mediante el uso de sensores para recopilar, identificar y corregir las acciones antes de que los componentes se rompan.

La seguridad

Con la ayuda de cámaras y videos, el análisis puede tener información profunda en lo que respecta a la seguridad. La inteligencia artificial tiene seguridad exitosa y ha sido capaz de mejorar los sistemas de seguridad. Con la ayuda del reconocimiento de imágenes, se ha hecho posible evitar circunstancias peligrosas. Esto también se ha traducido en la reducción de actividades delictivas en empresas, hogares y municipios. El análisis de video también usa esta función para detectar eventos, reconocer números de placas y contar personas.

Reducción de Defectos

El reconocimiento de imágenes también contiene características que ayudan a identificar defectos y almacenar las imágenes. Cuando los objetos están en la línea de producción, estos defectos se clasifican fácilmente por su tipo.

Diagnóstico

Cuando se trata de industrias de la salud, el reconocimiento de imágenes es un método ampliamente utilizado en patologías para la identificación de lesiones cancerosas.

Publicidad digital

El marketing digital también se ha beneficiado del aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes, ya que ha ayudado de manera efectiva a obtener información de los clientes.

Atención al cliente y marketing en redes sociales

Cuando se trata de marketing en redes sociales y servicio al cliente, con la ayuda de la inteligencia artificial, es posible conocer un producto en particular o un servidor en particular y brindar una solución inmediata si surge algún problema.

Habilidades de aprendizaje automático bajo demanda

Breve nota sobre la clasificación de imágenes de aprendizaje profundo

Cuando se trata de clasificación de imágenes de aprendizaje profundo, se debe recordar que es un tipo de aprendizaje automático y una parte de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático se trata de computadoras capaces de funcionar explícitamente, comenzando por recopilar información de videos o imágenes.

Además, la clasificación de imágenes de aprendizaje profundo es un enfoque certificado diseñado específicamente según el cerebro humano para abordar diversos desafíos. Genera resultados inmediatos y requiere poca ayuda humana una vez colocado su programa.

Existen varias diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como se indica a continuación:

• El aprendizaje profundo es complejo pero requiere una intervención mínima de los humanos que el aprendizaje automático.
• La clasificación de imágenes de aprendizaje profundo requiere recursos y hardware más potentes para ejecutarse que el aprendizaje automático.
• La clasificación de imágenes de aprendizaje profundo requiere más tiempo para configurarse y puede generar resultados de inmediato que el aprendizaje automático que se puede configurar en el tiempo de la lección.
• La clasificación de imágenes de aprendizaje profundo incluye redes neuronales. Ha sido construido para descifrar datos no estructurados en volúmenes más grandes.
• En lugar de usar bancos o bandejas de entrada de correo electrónico como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo se usa en robots, automóviles autónomos, etc.

Blogs populares sobre aprendizaje automático e inteligencia artificial

En una palabra

Las computadoras ahora pueden combinar la tecnología con la cámara y la inteligencia artificial para lograr el reconocimiento de imágenes mediante el aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una de las subdivisiones más emocionantes de la inteligencia artificial. Además, las máquinas emergentes con capacidad para desbloquear lo imposible están asombradas. Para los modelos 3D de reconocimiento de imágenes, aparecen diferentes ángulos mediante el uso de varios componentes. Los algoritmos de reconocimiento de imágenes suelen ser imágenes preetiquetadas que están potencialmente guiadas por el aprendizaje informático. Por lo tanto, la ayuda del aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes en las computadoras nos permitió obtener una visión más profunda del mundo tal como lo hacemos.

Aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes y UpGrad

Si está buscando los mejores cursos que lo ayudarán a asociarse con el aprendizaje profundo, siempre puede seleccionar el Programa PG ejecutivo de UpGrad en Aprendizaje automático e IA, que está asociado con más de 15 proyectos de la industria junto con múltiples herramientas de programación en el campo de avance. de ML e IA.

Regístrese hoy para disfrutar de más de 6000 horas de aprendizaje, orientación de profesores capacitados con talleres para clases de codificación y creación de perfiles, creación de carteras en sitios web que lo ayudarán a impulsar su carrera.