Rozpoznawanie obrazów Uczenie maszynowe: krótkie wprowadzenie

Co to jest uczenie maszynowe rozpoznawania obrazów?

Stojąc u progu XXI wieku, technologia szybko się rozwija, a branża korzysta z zalet maszyn do rozpoznawania obrazu. Należy rzucić światło na uczenie maszynowe rozpoznawania obrazów zgodnie z widzeniem maszynowym, czyli zdolnością oprogramowania, która pomaga rozpoznawać miejsca, obiekty i czynności występujące na obrazach i pismach. Klasyfikacja obrazów przy użyciu uczenia maszynowego jest przydatna do wielu celów.

To konkretne narzędzie ma ogromną wartość, jeśli chodzi o oznaczanie obrazów treści, które obejmują autonomiczne roboty, które pomagają w prowadzeniu wraz z wyszukiwaniem treści obrazów. Uczenie maszynowe rozpoznawania obrazów jest obecnie wykorzystywane również w samojezdnych samochodach, które również pomagają w unikaniu wypadków.

Ukierunkowana reklama, inteligentne biblioteki obrazów, interaktywność mediów, wzmocnienie badań nad włączeniem prądu dla osób niedowidzących wraz z dalszymi zastosowaniami rozpoznawania obrazów z uczeniem maszynowym. Rozpoznawanie obrazu może również pomóc w branży opieki zdrowotnej. Dzięki możliwości analizy obrazów medycznych lekarze mogą łatwo zasugerować odpowiednie leczenie, ponieważ można zidentyfikować objawy choroby.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Modele do uczenia maszynowego

Model uczenia maszynowego to nic innego jak matematyczna reprezentacja świata, jaki sobie wizualizujemy, czyli świata rzeczywistego. Algorytmy uczące zawsze znajdują wzorce podczas treningu danych w taki sposób, że parametry są wprowadzane lub nie do celu. Model uczenia maszynowego jest wynikiem tego procesu szkoleniowego, który używa prognoz.

• Algorytmy regularyzacji
• Algorytmy regresji
• Algorytmy drzew decyzyjnych
• Algorytmy oparte na instancjach
• Algorytmy klastrowania
• Algorytmy głębokiego uczenia
• Algorytmy sztucznych sieci neuronowych
• Algorytmy bayesowskie

Klasyfikacja obrazów w rozpoznawaniu obrazów Uczenie maszynowe

Grupowanie pikseli w wyróżniające się klasy to proces klasyfikacji obrazu. Jest to część uczenia maszynowego rozpoznawania obrazów i jest określana jako oznaczanie obrazów w predefiniowanej kategorii. Klasyfikacja obrazu przy użyciu uczenia maszynowego obejmuje wykrywanie obiektów, czujniki obrazu, wstępne przetwarzanie obrazu, segmentację obiektów, klasyfikację obiektów i wyodrębnianie cech. Istnieje wiele podejść, które można zastosować, jeśli chodzi o klasyfikację obrazów.

• Klasyfikacja subpikseli
• Nadzorowana klasyfikacja
• Twarda klasyfikacja
• Klasyfikacja parametrów
• Klasyfikacja nienadzorowana
• Klasyfikacja przed pikselami
• Klasyfikacja nieparametryczna

Wykrywanie obiektów w rozpoznawaniu obrazów Uczenie maszynowe

W przypadku sms-ów obiektów określonej klasy w rozpoznawaniu obrazów stosuje się detekcję obiektów. Głównym celem wykrywania obiektów jest rozpoznanie instancji obiektu, które są podzielone na kategorie na podstawie twarzy ludzi, drzew, samochodów, budynków i tak dalej. Jest używany w zadaniach widzenia komputerowego obejmujących obiekty wideo, rozpoznawanie twarzy i wykrywanie twarzy. Ponadto wykrywanie obiektów jest również wykorzystywane w przypadku śledzenia obiektów, takich jak mecz piłki nożnej z śledzoną piłką lub turniej krykieta, w którym śledzony jest nietoperz.

Co więcej, wykrywanie obiektów jest również wykorzystywane w przypadku śledzenia poruszającej się osoby na filmie. Istnieje wiele sposobów dalszego wykrywania obiektów.

• Podejścia do głębokiego uczenia
• Metody uczenia maszynowego

Wykrywanie obiektów jest stosowane w każdej innej branży, począwszy od ochrony osobistej po inwigilację, pobieranie obrazów, samochody automatyczne, infekcje maszynowe i tak dalej. Kilka zastosowań wykrywania obiektów to:

• Wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym
• Wykrywanie emocji
• Weryfikacja tożsamości za pomocą kodu tęczówki
• Obrazowanie medyczne
• Samochody automatyczne
• Rozpoznawanie znaków optycznych
• Śledzenie obiektów
• Wykrywanie twarzy
• Rozpoznawanie twarzy
• Śledzenie piłki w sporcie

Najlepsze kursy online na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Branże, w których wykorzystywane jest uczenie maszynowe rozpoznawania obrazów

Uczenie maszynowe rozpoznawania obrazów jest jednym z przydatnych sposobów, które przyniosły korzyści wielu branżom i przeniosły technologię na wyższy poziom. Kilka branż korzysta z zalet rozpoznawania obrazu, co omówiono w poniższej sekcji.

Kontrola opakowań

System pakowania aptecznego opracował rozwiązanie, które rozwiązuje problem liczenia tabletek lub kapsułek przed zapakowaniem ich do pojemnika. Za pomocą wersji komputerowej przemysł farmaceutyczny będzie mógł również poznać liczbę tabletek lub kapsułek i dowiedzieć się, czy tabletki są zepsute, czy nie. Zdjęcia tabletów, które łatwo przenoszą na komputery, gdzie za pomocą oprogramowania analizują tablety i ich stan.

Konserwacja

Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do monitorowania danych za pomocą czujników w celu gromadzenia, identyfikowania i korygowania działań przed uszkodzeniem komponentów.

Bezpieczeństwo

Dzięki kamerom i filmom analityka może uzyskać dogłębny wgląd w bezpieczeństwo. Sztuczna inteligencja ma skuteczne zabezpieczenia i była w stanie ulepszyć systemy bezpieczeństwa. Za pomocą rozpoznawania obrazu możliwe stało się uniknięcie niebezpiecznych okoliczności. Doprowadziło to również do ograniczenia działalności przestępczej w przedsiębiorstwach, domach i gminach. Analiza wideo również wykorzystuje tę funkcję do wykrywania zdarzeń, rozpoznawania numerów tablic rejestracyjnych i liczenia osób.

Redukcja wad

Rozpoznawanie obrazów zawiera również funkcje, które pomagają identyfikować defekty i przechowywać obrazy. Gdy przedmioty znajdują się na linii produkcyjnej, wady te można łatwo sklasyfikować według ich rodzaju.

Diagnostyka

Jeśli chodzi o branżę opieki zdrowotnej, rozpoznawanie obrazu jest szeroko stosowaną metodą w patologiach do identyfikacji zmian nowotworowych.

Marketing cyfrowy

Marketing cyfrowy również skorzystał na uczeniu maszynowym rozpoznawania obrazów, ponieważ pomogło skutecznie uzyskać informacje o klientach.

Obsługa klienta i marketing w mediach społecznościowych

Jeśli chodzi o marketing w mediach społecznościowych i obsługę klienta, za pomocą sztucznej inteligencji możliwe stało się poznanie konkretnego produktu lub konkretnego serwera i zapewnienie natychmiastowego rozwiązania w przypadku pojawienia się problemu.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

Krótka uwaga na temat klasyfikacji obrazów głębokiego uczenia

Jeśli chodzi o klasyfikację obrazów głębokiego uczenia, należy pamiętać, że jest to rodzaj uczenia maszynowego i część sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe dotyczy komputerów zdolnych do jawnego działania, zaczynając od zbierania informacji z filmów lub obrazów.

Poza tym klasyfikacja obrazów głębokiego uczenia się jest certyfikowanym podejściem zaprojektowanym specjalnie po ludzkim mózgu, aby sprostać różnym wyzwaniom. Generuje natychmiastowe rezultaty i wymaga niewielkiej pomocy człowieka po umieszczeniu programu.

Istnieje kilka różnic między uczeniem maszynowym a uczeniem głębokim:

• Głębokie uczenie jest złożone, ale wymaga minimalnej interwencji człowieka niż uczenie maszynowe.
• Klasyfikacja obrazów głębokiego uczenia wymaga bardziej wydajnych zasobów i sprzętu do uruchomienia niż uczenie maszynowe.
• Klasyfikacja obrazów głębokiego uczenia wymaga więcej czasu na skonfigurowanie i może generować wyniki natychmiast niż uczenie maszynowe, które można skonfigurować w czasie lekcji.
• Klasyfikacja obrazów głębokiego uczenia obejmuje sieci neuronowe. Został zbudowany, aby znaleźć nieustrukturyzowane dane w większych ilościach.
• Zamiast korzystać z banków lub skrzynek e-mail, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie jest stosowane w robotach, samojezdnych samochodach i tak dalej.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

W skrócie

Komputery mogą teraz łączyć technologię z kamerą i sztuczną inteligencją, aby osiągnąć rozpoznawanie obrazu za pomocą uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to jeden z najbardziej ekscytujących poddziałów sztucznej inteligencji. Co więcej, pojawiające się maszyny do odblokowania niemożliwego są zdumione. W przypadku modeli 3D do rozpoznawania obrazów pojawiają się różne kąty przy użyciu różnych komponentów. Algorytmy rozpoznawania obrazów są często wstępnie oznaczonymi obrazami, które potencjalnie są kierowane przez uczenie komputerowe. Dlatego pomoc uczenia maszynowego rozpoznawania obrazów w komputerach umożliwiła nam uzyskanie głębszego wglądu w świat, tak jak my.

Rozpoznawanie obrazów Uczenie maszynowe i aktualizacja

Jeśli szukasz najlepszych kursów, które pomogą Ci w skojarzeniu z głębokim uczeniem, zawsze możesz wybrać program UpGrad Executive PG w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest powiązany z ponad 15 projektami branżowymi wraz z wieloma narzędziami programistycznymi w zaawansowanej dziedzinie ML i AI.

Zarejestruj się już dziś, aby cieszyć się ponad 6000 godzinami nauki, poradami od wykwalifikowanych wykładowców z warsztatami z kodowania i budowania profilu, tworzeniem portfolio na stronach internetowych, które pomogą w rozwoju Twojej kariery!