이미지 인식 기계 학습: 간략한 소개

이미지 인식 머신 러닝이란 무엇입니까?

21세기에 들어서면서 기술은 빠르게 발전하고 업계는 이미지 인식 기계의 이점을 누리고 있습니다. 이미지와 글에서 발생하는 장소, 사물 및 동작을 인식하는 데 도움이 되는 소프트웨어의 능력인 머신 비전을 준수하여 이미지 인식 머신 러닝에 조명을 켜야 합니다. 머신 러닝을 사용한 이미지 분류는 다양한 용도로 유용합니다.

이 특정 도구는 이미지 콘텐츠 검색을 안내하는 데 도움이 되는 자율 로봇이 포함된 콘텐츠 이미지에 레이블을 지정할 때 엄청난 가치가 있습니다. 이미지 인식 머신 러닝은 최근 자율주행차에도 활용되어 사고 예방에도 도움이 됩니다.

타겟 광고, 스마트 사진 라이브러리, 미디어 상호 작용, 시각 장애인 전류의 연구 통합 강화, 머신 러닝을 통한 이미지 인식의 추가 적용. 이미지 인식은 의료 산업에서도 도움이 될 수 있습니다. 의료 영상 분석의 힘으로 의사는 질병의 증상을 파악할 수 있어 적절한 치료를 쉽게 제안할 수 있습니다.

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기계 학습을 위한 모델

기계 학습 모델은 우리가 시각화하는 세계, 즉 현실 세계를 수학적으로 표현한 것에 불과합니다. 학습 알고리즘은 매개변수가 대상에 입력되거나 입력되지 않는 방식으로 학습 데이터 중에 항상 패턴을 찾습니다. 기계 학습 모델은 예측을 사용하는 이 학습 프로세스의 출력입니다.

• 정규화 알고리즘
• 회귀 알고리즘
• 의사 결정 트리 알고리즘
• 인스턴스 기반 알고리즘
• 클러스터링 알고리즘
• 딥 러닝 알고리즘
• 인공 신경망 알고리즘
• 베이지안 알고리즘

이미지 인식 머신 러닝에서 이미지 분류

픽셀을 구별되는 클래스로 그룹화하는 것은 이미지 분류 프로세스입니다. 이는 이미지 인식 머신 러닝 의 일부이며 이미지 를 미리 정의된 범주로 분류하는 것을 말합니다. 기계 학습을 사용한 이미지 분류 에는 객체 감지, 이미지 센서, 이미지 전처리, 객체 분할, 객체 분류 및 특징 추출이 포함됩니다. 이미지 분류와 관련하여 사용할 수 있는 여러 접근 방식이 있습니다.

• 하위 픽셀 분류
• 감독 분류
• 하드 분류
• 매개변수 분류
• 감독되지 않은 분류
• 픽셀 전 분류
• 비모수 분류

이미지 인식 머신 러닝에서의 객체 감지

특정 클래스의 객체를 문자로 보내는 경우 이미지 인식에 객체 감지가 사용됩니다. 물체 감지의 주요 목적은 사람, 나무, 자동차, 건물 등의 얼굴에서 분류된 물체의 인스턴스를 파악하는 것입니다. 비디오 개체, 얼굴 인식 및 얼굴 감지를 통합하는 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다. 또한 물체 감지는 공을 추적하는 축구 경기 또는 배트를 추적하는 크리켓 토너먼트와 같이 물체를 추적하는 경우에도 사용됩니다.

또한 동영상에서 움직이는 사람을 추적하는 경우에도 물체 감지가 사용됩니다. 객체 감지를 수행할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 딥 러닝 접근 방식
• 머신 러닝 접근 방식

개체 탐지는 개인 보안에서 시작하여 감시, 이미지 검색, 자동 자동차, 기계 감염 등에 이르기까지 다른 모든 산업에서 사용됩니다. 객체 감지의 몇 가지 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

• 실시간 물체 감지
• 감정 감지
• 홍채코드를 이용한 본인인증
• 의료 영상
• 자동 자동차
• 광학 문자 인식
• 추적 개체
• 얼굴 인식
• 얼굴 인식
• 스포츠에서 볼 추적

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이미지 인식 기계 학습이 사용되는 산업

이미지 인식 기계 학습 은 많은 산업에 혜택을 주고 기술을 다른 수준으로 끌어올린 유용한 수단 중 하나입니다. 아래 섹션에서 설명하는 것처럼 여러 산업에서 이미지 인식의 이점을 누리고 있습니다.

포장 검사

약국 포장 시스템은 정제 또는 캡슐을 용기에 포장하기 전에 계산하는 문제를 해결하는 솔루션을 개발했습니다. 컴퓨터 버전의 도움으로 제약 산업은 정제 또는 캡슐의 수를 배우고 정제가 파손되었는지 여부를 파악하는 것도 가능합니다. 태블릿과 그 상태를 분석할 수 있는 소프트웨어의 도움으로 컴퓨터로 쉽게 전송되는 태블릿의 사진.

유지

기계 학습은 또한 구성 요소가 손상되기 전에 작업을 수집하고 식별하고 수정하기 위해 센서를 사용하여 데이터를 모니터링하는 데 사용됩니다.

안전

카메라와 비디오의 도움으로 분석은 안전과 관련하여 깊은 통찰력을 가질 수 있습니다. 인공 지능은 보안에 성공했으며 보안 시스템을 개선할 수 있었습니다. 이미지 인식의 도움으로 위험한 상황을 피할 수 있게 되었습니다. 이것은 또한 기업, 가정 및 지방 자치 단체에서 범죄 활동을 줄이는 결과를 가져왔습니다. 비디오 분석은 또한 이 기능을 사용하여 이벤트를 감지하고 자동차 번호판 번호를 인식하며 사람을 계산합니다.

결함 감소

이미지 인식에는 결함을 식별하고 이미지를 저장하는 데 도움이 되는 기능도 포함되어 있습니다. 물체가 생산 라인에 있을 때 이러한 결함은 유형별로 쉽게 분류됩니다.

진단

의료 산업과 관련하여 이미지 인식은 암 병변 식별을 위한 병리학에서 널리 사용되는 방법입니다.

디지털 마케팅

디지털 마케팅은 또한 고객 통찰력을 효과적으로 얻는 데 도움이 되었기 때문에 이미지 인식 머신 러닝의 이점을 얻었습니다.

고객 서비스 및 소셜 미디어 마케팅

소셜 미디어 마케팅 및 고객 서비스에 관해서는 인공 지능의 도움으로 특정 제품이나 특정 서버에 대해 학습하고 문제가 발생하면 즉각적인 솔루션을 제공하는 것이 가능해졌습니다.

주문형 머신 러닝 기술

딥 러닝 이미지 분류에 대한 간략한 참고 사항

딥 러닝 이미지 분류에 관해서는 기계 학습의 일종이며 인공 지능의 일부라는 것을 기억해야 합니다. 기계 학습은 비디오나 이미지에서 정보를 수집하는 것으로 시작하여 명시적으로 수행할 수 있는 컴퓨터에 관한 것입니다.

또한 딥 러닝 이미지 분류는 다양한 문제를 해결하기 위해 인간의 두뇌를 본떠 특별히 설계된 인증된 접근 방식입니다. 즉각적인 결과를 생성하고 프로그램이 배치되면 사람의 도움이 거의 필요하지 않습니다.

머신 러닝과 딥 러닝에는 다음과 같은 몇 가지 차이점이 있습니다.

• 딥 러닝은 복잡하지만 머신 러닝보다 사람의 개입이 최소화됩니다.
• 딥 러닝 이미지 분류 를 실행하려면 머신 러닝보다 더 강력한 리소스와 하드웨어가 필요합니다.
• 딥러닝 이미지 분류는 학습 시간에 설정할 수 있는 머신러닝보다 즉시 결과를 생성할 수 있으므로 설정에 더 많은 시간이 필요합니다.
• 딥 러닝 이미지 분류 에는 신경망이 포함됩니다. 더 큰 볼륨의 비정형 데이터를 파악하기 위해 구축되었습니다.
• 기계 학습과 같은 은행이나 이메일 수신함을 사용하는 대신 로봇, 자율 주행 자동차 등에 딥 러닝이 사용됩니다.

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간단히 말해서

이제 컴퓨터는 기술을 카메라 및 인공 지능과 결합하여 기계 학습을 사용하여 이미지 인식을 달성할 수 있습니다. 머신 러닝은 인공 지능의 가장 흥미로운 부분 중 하나입니다. 더욱이, 불가능을 여는 새로운 능력의 기계는 경이롭습니다. 이미지 인식 3D 모델의 경우 다양한 구성 요소를 사용하여 다양한 각도가 나타납니다. 이미지 인식 알고리즘은 종종 컴퓨터 학습에 의해 잠재적으로 안내되는 사전 레이블이 지정된 사진입니다. 따라서 컴퓨터에서 이미지 인식 머신 러닝의 도움으로 우리는 세상을 더 깊이 이해할 수 있었습니다.

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