Apprentissage automatique de la reconnaissance d'images : brève introduction

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique par reconnaissance d'images ?

À l'aube du 21e siècle, la technologie progresse rapidement et l'industrie profite des avantages des machines de reconnaissance d'images. Les lumières devraient être jetées sur l'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images dans le respect de la vision artificielle qui est la capacité d'un logiciel qui aide à reconnaître les lieux, les objets et les actions se produisant dans les images et les écrits. La classification d'images à l'aide de l'apprentissage automatique est utile à plusieurs fins.

Cet outil particulier est d'une immense valeur lorsqu'il s'agit d'étiqueter les images de contenu qui comprend des robots autonomes qui aident à guider la recherche de contenu d'image. L'apprentissage automatique par reconnaissance d'images est également utilisé de nos jours pour les voitures autonomes, ce qui contribue également à éviter les accidents.

Publicité ciblée, bibliothèques d'images intelligentes, interactivité des médias, amélioration de l'intégration de la recherche sur le courant des malvoyants, ainsi que d'autres applications de la reconnaissance d'images avec l'apprentissage automatique. La reconnaissance d'images peut également être utile dans les industries de la santé. Grâce à la puissance de l'analyse des images médicales, les médecins peuvent facilement suggérer un traitement approprié car les symptômes des maladies peuvent être identifiés.

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Modèles pour l'apprentissage automatique

Le modèle d'apprentissage automatique n'est rien d'autre qu'une représentation mathématique du monde tel que nous le visualisons, c'est-à-dire le monde réel. Les algorithmes d'apprentissage trouvent toujours des modèles lors de l'apprentissage des données de manière à ce que les paramètres soient entrés ou non dans la cible. Le modèle d'apprentissage automatique est le résultat de ce processus de formation qui utilise des prédictions.

• Algorithmes de régularisation
• Algorithmes de régression
• Algorithmes d'arbre de décision
• Algorithmes basés sur des instances
• Algorithmes de clustering
• Algorithmes d'apprentissage profond
• Algorithmes de réseaux de neurones artificiels
• Algorithmes bayésiens

Classification des images dans l'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images

Le regroupement de pixels en classes distinctes est un processus de classification d'images. Il fait partie de l'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images et est appelé étiquetage des images dans une catégorie prédéfinie. La classification d'images à l'aide de l'apprentissage automatique intègre la détection d'objets, les capteurs d'images, le prétraitement d'images, la segmentation d'objets, la classification d'objets et l'extraction de caractéristiques. Il existe un certain nombre d'approches qui peuvent être utilisées en matière de classification d'images.

• Classification sous-pixel
• Classement supervisé
• Classement dur
• Classement des paramètres
• Classement non supervisé
• Classification pré-pixel
• Classification non paramétrique

Détection d'objets dans l'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images

Dans le cas d'objets textuels d'une classe spécifique, la détection d'objet est utilisée dans la reconnaissance d'image. L'objectif principal de la détection d'objets est de déterminer les instances d'un objet qui sont classées à partir des visages de personnes, d'arbres, de voitures, de bâtiments, etc. Il est utilisé dans les tâches de vision par ordinateur incorporant des objets vidéo, la reconnaissance faciale et la détection de visage. De plus, la détection d'objets est également utilisée dans le cas du suivi d'objets comme un match de football avec le ballon suivi ou dans un tournoi de cricket où la batte est suivie.

De plus, la détection d'objet est également utilisée dans le cas du suivi d'une personne en mouvement dans une vidéo. Il existe un certain nombre de façons de poursuivre la détection d'objets.

• Approches d'apprentissage en profondeur
• Approches d'apprentissage automatique

La détection d'objets est utilisée dans tous les autres secteurs, de la sécurité personnelle à la surveillance, en passant par la récupération d'images, les voitures automatiques, les infections de machines, etc. Quelques applications de la détection d'objets sont :

• Détection d'objets en temps réel
• Détection d'émotion
• Vérification de l'identité à l'aide du code iris
• L'imagerie médicale
• Voitures automatiques
• Reconnaissance de caractères optiques
• Suivi d'objets
• Détection facial
• Reconnaissance de visage
• Suivi du ballon dans le sport

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Industries où l'apprentissage automatique par reconnaissance d'images est utilisé

L'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images est l'un des moyens utiles qui a profité à de nombreuses industries et a fait passer la technologie à un autre niveau. Plusieurs industries bénéficient des avantages de la reconnaissance d'image, comme indiqué dans la section ci-dessous.

Contrôle des emballages

Le système d'emballage de la pharmacie a développé une solution pour résoudre le problème du comptage des comprimés ou des gélules avant de les emballer dans le récipient. Avec l'aide d'une version informatique, il sera également possible pour les industries pharmaceutiques de connaître le nombre de comprimés ou de gélules et de déterminer si les comprimés sont cassés ou non. Des photos des tablettes qui sont facilement transférées sur des ordinateurs à l'aide d'un logiciel capable d'analyser les tablettes et leur état.

Entretien

L'apprentissage automatique est également utilisé pour surveiller les données à l'aide de capteurs afin de collecter, d'identifier et de corriger les actions avant que les composants ne se cassent.

Sécurité

Avec l'aide de caméras et de vidéos, les analyses peuvent avoir des informations approfondies en matière de sécurité. L'intelligence artificielle a réussi la sécurité et a pu améliorer les systèmes de sécurité. Avec l'aide de la reconnaissance d'image, il est devenu possible d'éviter des circonstances dangereuses. Cela a également entraîné une réduction des activités criminelles dans les entreprises, les foyers et les municipalités. L'analyse vidéo utilise également cette fonctionnalité pour détecter les événements, reconnaître les numéros de plaque d'immatriculation et compter les personnes.

Réduction des défauts

La reconnaissance d'image contient également des fonctionnalités qui aident à identifier les défauts et à stocker les images. Lorsque les objets sont dans la chaîne de production, ces défauts sont facilement classés par leur type.

Diagnostique

Dans le domaine de la santé, la reconnaissance d'images est une méthode largement utilisée dans les pathologies pour l'identification des lésions cancéreuses.

Le marketing numérique

Le marketing numérique a également bénéficié de l'apprentissage automatique par reconnaissance d'images, car il a efficacement aidé à obtenir des informations sur les clients.

Service à la clientèle et marketing des médias sociaux

En matière de marketing des médias sociaux et de service client, avec l'aide de l'intelligence artificielle, il est devenu possible de se renseigner sur un produit particulier ou un serveur particulier et de fournir une solution immédiate en cas de problème.

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Brève note sur la classification des images d'apprentissage en profondeur

En ce qui concerne la classification d'images d'apprentissage en profondeur, il faut se rappeler qu'il s'agit d'un type d'apprentissage automatique et d'une partie de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique concerne les ordinateurs capables de fonctionner de manière explicite, en commençant par collecter des informations à partir de vidéos ou d'images.

En outre, la classification d'images d'apprentissage en profondeur est une approche certifiée conçue spécifiquement après le cerveau humain pour relever divers défis. Il génère des résultats immédiats et nécessite peu d'aide humaine une fois son programme posé.

Il existe plusieurs différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, comme suit :

• L'apprentissage en profondeur est complexe mais nécessite une intervention humaine minimale par rapport à l'apprentissage automatique.
• La classification d'images d'apprentissage en profondeur nécessite des ressources et du matériel plus puissants pour fonctionner que l'apprentissage automatique.
• La classification d'images d'apprentissage en profondeur nécessite plus de temps pour être configurée et peut générer des résultats immédiatement que l'apprentissage automatique qui peut être configuré pendant les heures de cours.
• La classification d'images d'apprentissage en profondeur comprend des réseaux de neurones. Il a été conçu pour comprendre des données non structurées dans des volumes plus importants.
• Au lieu d'utiliser des banques ou des boîtes de réception de courrier électronique comme l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur est utilisé dans les robots, les voitures autonomes, etc.

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En un mot

Les ordinateurs peuvent désormais combiner la technologie avec la caméra et l'intelligence artificielle pour réaliser la reconnaissance d'images à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est l'une des subdivisions les plus passionnantes de l'intelligence artificielle. De plus, les capacités émergentes des machines à débloquer l'impossible sont émerveillées. Pour les modèles 3D de reconnaissance d'image, différents angles apparaissent en utilisant divers composants. Les algorithmes de reconnaissance d'images sont souvent des images pré-étiquetées qui sont potentiellement guidées par l'apprentissage informatique. Par conséquent, l'aide de l'apprentissage automatique de la reconnaissance d'images dans les ordinateurs nous a permis d'avoir une vision plus profonde du monde comme nous le faisons.

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