Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar: Pengantar Singkat

Apa itu Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar?

Berdiri di ambang abad ke-21, teknologi berkembang pesat, dan industri menikmati keuntungan dari mesin pengenalan gambar. Lampu harus diberikan pada pembelajaran mesin pengenalan gambar sesuai dengan visi mesin yang merupakan kemampuan perangkat lunak yang membantu mengenali tempat, objek, dan tindakan yang terjadi dalam gambar dan tulisan. Klasifikasi gambar menggunakan pembelajaran mesin berguna untuk berbagai tujuan.

Alat khusus ini sangat berharga dalam hal memberi label pada gambar konten yang mencakup robot otonom yang membantu dalam memandu bersama dengan pencarian konten gambar. Pembelajaran mesin pengenalan gambar saat ini juga digunakan untuk mobil self-driving, yang juga membantu menghindari kecelakaan.

Iklan yang ditargetkan, perpustakaan gambar pintar, interaktivitas media, peningkatan penggabungan penelitian arus tunanetra, bersama dengan aplikasi pengenalan gambar lebih lanjut dengan pembelajaran mesin. Pengenalan gambar juga dapat membantu dalam industri perawatan kesehatan. Dengan kemampuan menganalisis citra medis, dokter dapat dengan mudah menyarankan pengobatan yang tepat karena gejala penyakit dapat diidentifikasi.

Mendaftar untuk Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Model Untuk Pembelajaran Mesin

Model pembelajaran mesin tidak lain adalah representasi matematis dari dunia seperti yang kita visualisasikan, yaitu dunia nyata. Algoritma pembelajaran selalu menemukan pola selama data pelatihan sedemikian rupa sehingga parameter diinput atau tidak ke target. Model machine learning merupakan output dari proses pelatihan ini yang menggunakan prediksi.

• Algoritma Regularisasi
• Algoritma regresi
• Algoritma pohon keputusan
• Algoritme berbasis instans
• Algoritma pengelompokan
• Algoritma pembelajaran mendalam
• Algoritma jaringan saraf tiruan
• Algoritma Bayesian

Klasifikasi Gambar Dalam Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar

Pengelompokan piksel ke dalam kelas-kelas yang berbeda adalah proses klasifikasi citra. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin pengenalan gambar dan disebut sebagai pelabelan gambar ke dalam kategori yang telah ditentukan. Klasifikasi gambar menggunakan pembelajaran mesin menggabungkan deteksi objek, sensor gambar, pra-pemrosesan gambar, segmentasi objek, klasifikasi objek, dan ekstraksi fitur. Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk klasifikasi citra.

• Klasifikasi sub-piksel
• Klasifikasi yang diawasi
• Klasifikasi keras
• Klasifikasi parameter
• Klasifikasi tanpa pengawasan
• Klasifikasi pra-piksel
• Klasifikasi nonparametrik

Deteksi Objek Dalam Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar

Dalam kasus objek SMS dari kelas tertentu, deteksi objek digunakan dalam pengenalan gambar. Tujuan utama dari pendeteksian objek adalah untuk mengetahui contoh suatu objek yang dikategorikan dari wajah orang, pohon, mobil, bangunan, dan sebagainya. Ini digunakan dalam tugas visi komputer yang menggabungkan objek video, pengenalan wajah, dan deteksi wajah. Selain itu, deteksi objek juga digunakan dalam kasus pelacakan objek seperti pertandingan sepak bola dengan bola yang dilacak atau dalam turnamen kriket di mana kelelawar dilacak.

Selain itu, deteksi objek juga digunakan dalam kasus pelacakan orang yang bergerak dalam video. Ada beberapa cara di mana deteksi objek dapat dilakukan.

• Pendekatan pembelajaran mendalam
• Pendekatan pembelajaran mesin

Deteksi objek digunakan di setiap industri lainnya, mulai dari keamanan pribadi hingga pengawasan, pengambilan gambar, mobil otomatis, infeksi mesin, dan sebagainya. Beberapa aplikasi pendeteksian objek adalah:

• Deteksi objek waktu nyata
• Deteksi emosi
• Verifikasi Identitas dengan bantuan kode iris
• Pencitraan medis
• Mobil otomatis
• Pengenalan karakter optik
• Pelacakan objek
• Deteksi wajah
• Pengenalan wajah
• Pelacakan bola dalam olahraga

Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik & Kursus AI Online

Industri Tempat Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar Digunakan

Pembelajaran mesin pengenalan gambar adalah salah satu sarana berguna yang telah memberi manfaat bagi banyak industri dan membawa teknologi ke tingkat yang lebih tinggi. Beberapa industri menikmati manfaat pengenalan gambar, seperti yang dibahas pada bagian di bawah ini.

Inspeksi kemasan

Sistem pengemasan farmasi telah mengembangkan solusi untuk mengatasi masalah penghitungan tablet atau kapsul sebelum mengemasnya dalam wadah. Dengan bantuan versi komputer, juga memungkinkan bagi industri farmasi untuk mempelajari jumlah tablet atau kapsul dan untuk mengetahui apakah tablet tersebut rusak atau tidak. Gambar tablet yang mudah dipindahkan ke komputer dengan bantuan perangkat lunak yang dapat menganalisis tablet dan kondisinya.

Pemeliharaan

Pembelajaran mesin juga digunakan untuk memantau data dengan menggunakan sensor untuk mengumpulkan dan mengidentifikasi serta memperbaiki tindakan sebelum komponen rusak.

Keamanan

Dengan bantuan kamera dan video, analitik dapat memiliki wawasan mendalam terkait keamanan. Kecerdasan buatan memiliki keamanan yang sukses dan telah mampu meningkatkan sistem keamanan. Dengan bantuan pengenalan gambar, menjadi mungkin untuk menghindari keadaan berbahaya. Hal ini juga mengakibatkan pengurangan kegiatan kriminal di bisnis, rumah dan kota. Analisis video juga menggunakan fitur ini untuk mendeteksi peristiwa, mengenali nomor pelat, dan menghitung orang.

Pengurangan Cacat

Pengenalan gambar juga berisi fitur yang membantu mengidentifikasi cacat dan menyimpan gambar. Ketika objek berada di jalur produksi, cacat ini mudah diklasifikasikan berdasarkan jenisnya.

Diagnostik

Ketika datang ke industri perawatan kesehatan, pengenalan gambar adalah metode yang banyak digunakan dalam patologi untuk identifikasi lesi kanker.

Pemasaran Digital

Pemasaran digital juga mendapat manfaat dari pembelajaran mesin pengenalan gambar karena telah membantu secara efektif untuk mendapatkan wawasan pelanggan.

Layanan Pelanggan dan Pemasaran Media Sosial

Ketika datang ke pemasaran media sosial dan layanan pelanggan, dengan bantuan kecerdasan buatan, menjadi mungkin untuk belajar tentang produk tertentu atau server tertentu dan memberikan solusi segera jika ada masalah muncul.

Keterampilan Pembelajaran Mesin yang Dibutuhkan

Catatan Singkat Tentang Klasifikasi Gambar Deep Learning

Ketika berbicara tentang klasifikasi gambar pembelajaran mendalam, orang harus ingat bahwa itu adalah jenis pembelajaran mesin dan bagian dari kecerdasan buatan. Pembelajaran mesin adalah tentang komputer yang mampu melakukan secara eksplisit, dimulai dengan mengumpulkan informasi dari video atau gambar.

Selain itu, klasifikasi gambar pembelajaran mendalam adalah pendekatan bersertifikat yang dirancang khusus setelah otak manusia untuk mengatasi berbagai tantangan. Ini menghasilkan hasil langsung dan membutuhkan sedikit bantuan manusia setelah programnya ditempatkan.

Ada beberapa perbedaan antara machine learning dan deep learning, sebagai berikut:

• Pembelajaran mendalam itu kompleks tetapi membutuhkan intervensi minimal dari manusia daripada pembelajaran mesin.
• Klasifikasi gambar deep learning membutuhkan sumber daya dan perangkat keras yang lebih kuat untuk dijalankan daripada machine learning.
• Klasifikasi gambar deep learning membutuhkan lebih banyak waktu untuk menyiapkannya sehingga dapat langsung menghasilkan hasil daripada machine learning yang dapat disiapkan dalam waktu pelajaran.
• Klasifikasi gambar deep learning mencakup jaringan saraf. Ini telah dibangun untuk mengetahui data tidak terstruktur dalam volume yang lebih besar.
• Alih-alih menggunakan bank atau kotak masuk email seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam digunakan dalam robot, mobil yang dapat mengemudi sendiri, dan sebagainya.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Pendeknya

Komputer sekarang dapat menggabungkan teknologi dengan kamera dan kecerdasan buatan untuk mencapai pengenalan gambar menggunakan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah salah satu subdivisi kecerdasan buatan yang paling menarik. Selain itu, mesin-mesin berkapasitas yang muncul untuk membuka hal-hal yang tidak mungkin terpesona. Untuk model 3D pengenalan gambar, sudut yang berbeda muncul dengan menggunakan berbagai komponen. Algoritme pengenalan gambar sering kali merupakan gambar yang diberi label sebelumnya yang berpotensi dipandu oleh pembelajaran komputer. Oleh karena itu, bantuan pembelajaran mesin pengenalan gambar di komputer memberdayakan kami untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang dunia seperti yang kami lakukan.

Pembelajaran Mesin Pengenalan Gambar Dan Peningkatan

Jika Anda mencari kursus terbaik yang akan membantu Anda dalam berhubungan dengan pembelajaran mendalam, maka Anda selalu dapat memilih Program PG Eksekutif UpGrad dalam Pembelajaran Mesin dan AI, yang terkait dengan 15+ proyek industri bersama dengan beberapa alat pemrograman di bidang yang maju dari ML dan AI.

Daftar hari ini untuk menikmati 6000+ jam pembelajaran, bimbingan dari fakultas yang terampil dengan lokakarya untuk kelas pengkodean dan pembuatan profil, pembuatan portofolio di situs web yang akan membantu meningkatkan karier Anda!