Apprendimento automatico con riconoscimento delle immagini: breve introduzione

Che cos'è l'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini?

In piedi sull'orlo del 21° secolo, la tecnologia sta avanzando rapidamente e l'industria sta godendo dei vantaggi delle macchine per il riconoscimento delle immagini. Dovrebbero essere puntate luci sull'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini in aderenza alla visione artificiale, che è la capacità del software che aiuta a riconoscere luoghi, oggetti e azioni che si verificano in immagini e scritti. La classificazione delle immagini tramite l'apprendimento automatico è utile per molteplici scopi.

Questo particolare strumento è di immenso valore quando si tratta di etichettare le immagini di contenuti che includono robot autonomi che aiutano a guidare la ricerca di contenuti di immagini. L'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini è oggi utilizzato anche per le auto a guida autonoma, che aiutano anche a evitare incidenti.

Pubblicità mirata, librerie di immagini intelligenti, interattività dei media, miglioramento dell'incorporazione della ricerca sulla corrente per non vedenti, insieme ad ulteriori applicazioni del riconoscimento delle immagini con l'apprendimento automatico. Il riconoscimento delle immagini può anche aiutare nelle industrie sanitarie. Con il potere di analizzare le immagini mediche, i medici possono facilmente suggerire un trattamento appropriato poiché i sintomi delle malattie possono essere identificati.

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Modelli per l'apprendimento automatico

Il modello di apprendimento automatico non è altro che una rappresentazione matematica del mondo così come lo visualizziamo, ovvero il mondo reale. Gli algoritmi di apprendimento trovano sempre i modelli durante l'allenamento dei dati in modo tale che i parametri vengano inseriti o meno nell'obiettivo. Il modello di apprendimento automatico è l'output di questo processo di addestramento che utilizza le previsioni.

• Algoritmi di regolarizzazione
• Algoritmi di regressione
• Algoritmi dell'albero decisionale
• Algoritmi basati su istanze
• Algoritmi di clustering
• Algoritmi di apprendimento profondo
• Algoritmi di reti neurali artificiali
• Algoritmi bayesiani

Classificazione delle immagini nell'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini

Raggruppare i pixel in classi distintive è un processo di classificazione delle immagini. Fa parte dell'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini ed è indicato come etichettatura delle immagini in una categoria predefinita. La classificazione delle immagini mediante l'apprendimento automatico comprende il rilevamento degli oggetti, i sensori di immagine, la preelaborazione delle immagini, la segmentazione degli oggetti, la classificazione degli oggetti e l'estrazione di funzionalità. Ci sono una serie di approcci che possono essere utilizzati quando si tratta di classificazione delle immagini.

• Classificazione dei sottopixel
• Classificazione vigilata
• Classificazione difficile
• Classificazione dei parametri
• Classificazione senza supervisione
• Classificazione pre-pixel
• Classificazione non parametrica

Rilevamento di oggetti nel riconoscimento delle immagini Machine Learning

Nel caso di oggetti di testo di una classe specifica, il rilevamento di oggetti viene utilizzato nel riconoscimento delle immagini. Lo scopo principale del rilevamento degli oggetti è quello di individuare le istanze di un oggetto che sono classificate dai volti di persone, alberi, automobili, edifici e così via. Viene utilizzato in attività di visione artificiale che incorporano oggetti video, riconoscimento facciale e rilevamento facciale. Inoltre, il rilevamento di oggetti viene utilizzato anche nel caso di rilevamento di oggetti come una partita di calcio con la palla tracciata o in un torneo di cricket in cui viene tracciata la mazza.

Inoltre, il rilevamento di oggetti viene utilizzato anche nel caso di tracciamento di una persona in movimento in un video. Esistono diversi modi in cui il rilevamento degli oggetti può essere portato avanti.

• Approcci di apprendimento profondo
• Approcci di apprendimento automatico

Il rilevamento degli oggetti viene utilizzato in tutti gli altri settori, dalla sicurezza personale alla sorveglianza, al recupero di immagini, alle automobili automatiche, alle infezioni delle macchine e così via. Alcune applicazioni del rilevamento di oggetti sono:

• Rilevamento di oggetti in tempo reale
• Rilevamento delle emozioni
• Verifica dell'identità con l'ausilio del codice iris
• Imaging medico
• Auto automatiche
• Riconoscimento di caratteri ottici
• Tracciare gli oggetti
• Riconoscimento facciale
• Riconoscimento facciale
• Tracciamento della palla negli sport

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Settori in cui viene utilizzato l'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini

L' apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini è uno dei mezzi utili che ha avvantaggiato molti settori e ha portato la tecnologia a un altro livello. Diversi settori godono dei vantaggi del riconoscimento delle immagini, come discusso nella sezione seguente.

Ispezione dell'imballaggio

Il sistema di confezionamento della farmacia ha sviluppato una soluzione per risolvere il problema del conteggio delle compresse o delle capsule prima di confezionarle nel contenitore. Con l'ausilio di una versione per computer sarà anche possibile per le industrie farmaceutiche apprendere il conteggio della compressa o delle capsule e capire se le compresse sono rotte o meno. Immagini dei tablet che vengono facilmente trasferiti nei computer con l'aiuto di un software in grado di analizzare i tablet e le loro condizioni.

Manutenzione

L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per monitorare i dati utilizzando sensori al fine di raccogliere, identificare e correggere le azioni prima che i componenti si rompano.

Sicurezza

Con l'aiuto di videocamere e video, l'analisi può avere informazioni approfondite quando si tratta di sicurezza. L'intelligenza artificiale ha una sicurezza di successo ed è stata in grado di migliorare i sistemi di sicurezza. Con l'aiuto del riconoscimento delle immagini, è diventato possibile evitare circostanze pericolose. Ciò ha comportato anche la riduzione delle attività criminali nelle imprese, nelle abitazioni e nei comuni. L'analisi video utilizza questa funzione anche per rilevare eventi, riconoscere i numeri di targa e contare le persone.

Riduzione dei difetti

Il riconoscimento delle immagini contiene anche funzionalità che aiutano a identificare i difetti e memorizzare le immagini. Quando gli oggetti sono nella linea di produzione, questi difetti sono facilmente classificati in base alla loro tipologia.

Diagnostica

Quando si tratta di industrie sanitarie, il riconoscimento delle immagini è un metodo ampiamente utilizzato nelle patologie per l'identificazione delle lesioni cancerose.

Marketing digitale

Il marketing digitale ha anche beneficiato dell'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini in quanto ha contribuito in modo efficace a ottenere informazioni sui clienti.

Servizio clienti e social media marketing

Quando si tratta di social media marketing e servizio clienti, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, è diventato possibile conoscere un particolare prodotto o un determinato server e fornire una soluzione immediata in caso di problemi.

Competenze di apprendimento automatico richieste

Breve nota sulla classificazione delle immagini di deep learning

Quando si tratta di classificazione delle immagini di deep learning, bisogna ricordare che si tratta di un tipo di machine learning e una parte dell'intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico riguarda computer in grado di funzionare in modo esplicito, a cominciare dalla raccolta di informazioni da video o immagini.

Inoltre, la classificazione delle immagini del deep learning è un approccio certificato progettato specificamente per il cervello umano per affrontare varie sfide. Genera risultati immediati e richiede poco aiuto umano una volta inserito il suo programma.

Esistono diverse differenze tra machine learning e deep learning, come segue:

• Il deep learning è complesso ma richiede un intervento minimo da parte dell'uomo rispetto all'apprendimento automatico.
• La classificazione delle immagini di deep learning richiede risorse e hardware più potenti per l'esecuzione rispetto al machine learning.
• La classificazione delle immagini di deep learning richiede più tempo per la configurazione e può generare risultati immediatamente rispetto all'apprendimento automatico che può essere impostato durante le lezioni.
• La classificazione delle immagini di deep learning include le reti neurali. È stato costruito per calcolare i dati non strutturati in volumi più grandi.
• Invece di utilizzare banche o caselle di posta elettronica come l'apprendimento automatico, il deep learning viene utilizzato nei robot, nelle auto a guida autonoma e così via.

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In poche parole

I computer possono ora combinare la tecnologia con la fotocamera e l'intelligenza artificiale per ottenere il riconoscimento delle immagini utilizzando l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è una delle suddivisioni più interessanti dell'intelligenza artificiale. Inoltre, le macchine emergenti capaci di sbloccare l'impossibile sono sbalordite. Per i modelli 3D di riconoscimento delle immagini, vengono visualizzate diverse angolazioni utilizzando vari componenti. Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini sono spesso immagini pre-etichettate che sono potenzialmente guidate dall'apprendimento del computer. Pertanto, l'aiuto dell'apprendimento automatico del riconoscimento delle immagini nei computer ci ha consentito di ottenere una visione più profonda del mondo come facciamo noi.

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