画像認識機械学習: 簡単な紹介

画像認識機械学習とは

21世紀を目前に控え、技術の進歩は目覚ましく、業界は画像認識機の恩恵を受けています。 画像や文章で発生する場所、オブジェクト、およびアクションを認識するのに役立つソフトウェアの機能であるマシン ビジョンに準拠して、画像認識機械学習に光を当てる必要があります。 機械学習を使用した画像分類は、さまざまな目的に役立ちます。

この特定のツールは、画像コンテンツ検索と一緒にガイドするのに役立つ自律型ロボットを含むコンテンツの画像にラベルを付ける場合、非常に価値があります. 画像認識の機械学習は現在、自動運転車にも使用されており、事故の回避にも役立っています。

ターゲットを絞った広告、スマートな画像ライブラリ、メディアの双方向性、視覚障害者の現在の研究への組み込みの強化、および機械学習による画像認識のさらなるアプリケーション。 画像認識は、ヘルスケア業界にも役立ちます。 医用画像の解析力により、医師は病気の症状を特定できるため、適切な治療法を簡単に提案できます。

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機械学習のモデル

機械学習モデルは、私たちが視覚化した世界、つまり現実世界の数学的表現に他なりません。 学習アルゴリズムは、パラメーターがターゲットに入力されるかどうかにかかわらず、データのトレーニング中に常にパターンを見つけます。 機械学習モデルは、予測を使用するこのトレーニング プロセスの出力です。

• 正則化アルゴリズム
• 回帰アルゴリズム
• 決定木アルゴリズム
• インスタンスベースのアルゴリズム
• クラスタリング アルゴリズム
• 深層学習アルゴリズム
• 人工ニューラル ネットワーク アルゴリズム
• ベイジアンアルゴリズム

画像認識機械学習における画像の分類

ピクセルを特徴的なクラスにグループ化することは、画像分類のプロセスです。 これは、画像認識機械学習の一部であり、事前定義されたカテゴリへの画像のラベル付けと呼ばれます。 機械学習を使用した画像分類には、オブジェクト検出、イメージ センサー、画像前処理、オブジェクト セグメンテーション、オブジェクト分類、および特徴抽出が組み込まれています。 画像分類に関しては、使用できるアプローチがいくつかあります。

• サブピクセル分類
• 教師付き分類
• ハード分類
• パラメータの分類
• 教師なし分類
• プレピクセル分類
• ノンパラメトリック分類

画像認識機械学習におけるオブジェクト検出

特定のクラスのテキストオブジェクトの場合、オブジェクト検出は画像認識に使用されます。 オブジェクト検出の主な目的は、人、木、車、建物などの顔から分類されたオブジェクトのインスタンスを把握することです。 これは、ビデオ オブジェクト、顔認識、および顔検出を組み込んだコンピューター ビジョン タスクで使用されます。 さらに、オブジェクト検出は、ボールを追跡するフットボールの試合や、バットを追跡するクリケット トーナメントなどのオブジェクトを追跡する場合にも使用されます。

また、物体検出は、動画内で動く人物を追跡する場合にも使用されます。 物体検出を進める方法はいくつかあります。

• ディープラーニングのアプローチ
• 機械学習のアプローチ

物体検出は、個人のセキュリティから監視、画像の検索、自動運転車、機械の感染など、あらゆる業界で使用されています。 オブジェクト検出のいくつかのアプリケーションは次のとおりです。

• リアルタイムの物体検出
• 感情検出
• 虹彩コードによる本人確認
• 医療画像処理
• オートマチック車
• 光学文字の認識
• オブジェクトの追跡
• 顔検出
• 顔認識
• スポーツにおけるボールの追跡

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画像認識機械学習が利用される業界

画像認識機械学習は、多くの業界に利益をもたらし、テクノロジーを別のレベルに引き上げた有用な手段の 1 つです。 以下のセクションで説明するように、いくつかの業界が画像認識の利点を享受しています。

包装検査

薬局の包装システムは、錠剤やカプセルを容器に詰める前に数えるという問題を解決するソリューションを開発しました。 コンピューター版の助けを借りて、製薬業界は錠剤やカプセルの数を学習し、錠剤が壊れているかどうかを判断することも可能になります. 錠剤とその状態を分析できるソフトウェアの助けを借りて、コンピューターに簡単に転送される錠剤の写真。

メンテナンス

機械学習は、センサーを使用してデータを監視し、コンポーネントが壊れる前にアクションを収集して特定し、修正するためにも使用されます。

安全性

カメラとビデオの助けを借りて、分析は安全性に関して深い洞察を得ることができます。 人工知能はセキュリティに成功しており、セキュリティ システムを改善することができました。 画像認識の助けを借りて、危険な状況を回避することが可能になりました。 これにより、企業、家庭、自治体での犯罪活動も減少しました。 ビデオ分析もこの機能を使用して、イベントを検出し、ナンバー プレートの番号を認識し、人数を数えます。

欠陥の削減

画像認識には、欠陥を特定して画像を保存するのに役立つ機能も含まれています。 オブジェクトが生産ラインにある場合、これらの欠陥はタイプによって簡単に分類されます。

診断

ヘルスケア業界に関して言えば、画像認識は病理学で癌病変を識別するために広く使用されている方法です。

デジタルマーケティング

デジタル マーケティングは、顧客の洞察を効果的に得るのに役立つため、画像認識機械学習の恩恵も受けています。

カスタマー サービスとソーシャル メディア マーケティング

ソーシャル メディア マーケティングやカスタマー サービスでは、人工知能の助けを借りて、特定の製品や特定のサーバーについて学習し、問題が発生した場合にすぐに解決策を提供することが可能になりました。

需要の高い機械学習スキル

深層学習画像分類に関する簡単な注意事項

ディープ ラーニングの画像分類に関して言えば、これは一種の機械学習であり、人工知能の一部であることを覚えておく必要があります。 機械学習とは、ビデオや画像から情報を収集することから始めて、明示的に実行できるコンピューターに関するものです。

さらに、ディープラーニング画像分類は、さまざまな課題に取り組むために人間の脳に合わせて特別に設計された認定済みのアプローチです。 プログラムが配置されると、すぐに結果が生成され、人間の助けをほとんど必要としません。

機械学習と深層学習には、次のようにいくつかの違いがあります。

• 深層学習は複雑ですが、機械学習よりも人間の介入が最小限で済みます。
• ディープ ラーニングの画像分類を実行するには、機械学習よりも強力なリソースとハードウェアが必要です。
• 深層学習の画像分類は、授業中に設定できる機械学習よりも、すぐに結果を生成できるため、設定に時間がかかります。
• ディープ ラーニングによる画像分類には、ニューラル ネットワークが含まれます。 大量の非構造化データを把握するために構築されています。
• 機械学習のように銀行や電子メールの受信トレイを使用する代わりに、ロボットや自動運転車などでディープ ラーニングが使用されています。

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手短に

コンピューターは、技術をカメラや人工知能と組み合わせて、機械学習を使用した画像認識を実現できるようになりました。 機械学習は、人工知能の最も興味深い下位区分の 1 つです。 さらに、不可能を解き放つ新たなキャパシティ マシンは畏敬の念を抱かせます。 画像認識 3D モデルは、さまざまなコンポーネントを使用することで、さまざまな角度が現れます。 画像認識アルゴリズムは、コンピューター学習によって導かれる可能性のある事前にラベル付けされた画像であることがよくあります。 したがって、コンピューターでの画像認識機械学習の助けを借りて、私たちは私たちと同じように世界をより深く洞察することができました.

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