Aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem: breve introdução

O que é aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem?

À beira do século 21, a tecnologia está avançando rapidamente e a indústria está aproveitando as vantagens das máquinas de reconhecimento de imagem. As luzes devem ser lançadas no aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem em aderência à visão de máquina que é a capacidade do software que ajuda a reconhecer lugares, objetos e ações que ocorrem em imagens e escritos. A classificação de imagens usando aprendizado de máquina é útil para vários propósitos.

Essa ferramenta em particular é de imenso valor quando se trata de rotular as imagens de conteúdo que inclui robôs autônomos que ajudam na orientação junto com a pesquisa de conteúdo de imagem. Hoje em dia, o aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem também é usado para carros autônomos, que também ajudam a evitar acidentes.

Publicidade direcionada, bibliotecas de imagens inteligentes, interatividade de mídia, aprimoramento da incorporação de pesquisa de corrente para deficientes visuais, juntamente com outras aplicações de reconhecimento de imagem com aprendizado de máquina. O reconhecimento de imagem também pode ajudar nos setores de saúde. Com o poder de analisar imagens médicas, os médicos podem facilmente sugerir o tratamento adequado, pois os sintomas das doenças podem ser identificados.

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Modelos para aprendizado de máquina

O modelo de aprendizado de máquina nada mais é que uma representação matemática do mundo como o visualizamos, ou seja, o mundo real. Os algoritmos de aprendizado sempre encontram padrões durante o treinamento de dados de forma que os parâmetros sejam inseridos ou não no destino. O modelo de aprendizado de máquina é a saída desse processo de treinamento que usa previsões.

• Algoritmos de Regularização
• Algoritmos de regressão
• Algoritmos de árvore de decisão
• Algoritmos baseados em instância
• Algoritmos de cluster
• Algoritmos de aprendizado profundo
• Algoritmos de redes neurais artificiais
• Algoritmos Bayesianos

Classificação de imagens no aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem

Agrupar pixels em classes distintas é um processo de classificação de imagens. É uma parte do aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem e é chamado de rotulagem de imagens em uma categoria predefinida. A classificação de imagens usando aprendizado de máquina incorpora detecção de objetos, sensores de imagem, pré-processamento de imagens, segmentação de objetos, classificação de objetos e extração de recursos. Existem várias abordagens que podem ser usadas quando se trata de classificação de imagens.

• Classificação de subpixels
• Classificação supervisionada
• Classificação difícil
• Classificação de parâmetros
• Classificação não supervisionada
• Classificação pré-pixel
• Classificação não paramétrica

Detecção de objetos no aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem

No caso de objetos de mensagens de texto de uma classe específica, a detecção de objetos é usada no reconhecimento de imagens. O principal objetivo da detecção de objetos é descobrir instâncias de um objeto que são categorizadas a partir de rostos de pessoas, árvores, carros, prédios e assim por diante. É usado em tarefas de visão computacional incorporando objetos de vídeo, reconhecimento de rosto e detecção de rosto. Além disso, a detecção de objetos também é usada no caso de rastreamento de objetos como uma partida de futebol com a bola sendo rastreada ou em um torneio de críquete onde o taco é rastreado.

Além disso, a detecção de objetos também é usada no caso de rastrear uma pessoa em movimento em um vídeo. Existem várias maneiras pelas quais a detecção de objetos pode ser levada adiante.

• Abordagens de aprendizado profundo
• Abordagens de aprendizado de máquina

A detecção de objetos é usada em todos os outros setores, desde segurança pessoal até vigilância, recuperação de imagens, carros automáticos, infecções de máquinas e assim por diante. Algumas aplicações da detecção de objetos são:

• Detecção de objetos em tempo real
• Detecção de emoções
• Verificação de identidade com a ajuda do código da íris
• Imagens médicas
• carros automáticos
• Reconhecimento de caracteres ópticos
• Objetos de rastreamento
• Detecção de rosto
• Reconhecimento facial
• Acompanhamento da bola nos esportes

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Setores em que o aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem é usado

O aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem é um dos meios úteis que beneficiou muitos setores e levou a tecnologia a outro nível. Vários setores desfrutam dos benefícios do reconhecimento de imagem, conforme discutido na seção abaixo.

Inspeção de embalagem

O sistema de embalagem de farmácias desenvolveu uma solução para resolver a questão da contagem de comprimidos ou cápsulas antes de embalá-los no recipiente. Com a ajuda de uma versão para computador, também será possível para as indústrias farmacêuticas aprender a contagem do comprimido ou cápsulas e descobrir se os comprimidos estão quebrados ou não. As fotos dos tablets que são facilmente transferidas para os computadores, com a ajuda de um software que pode analisar os tablets e sua condição.

Manutenção

O aprendizado de máquina também é usado para monitorar dados usando sensores para coletar, identificar e corrigir as ações antes que os componentes sejam quebrados.

Segurança

Com a ajuda de câmeras e vídeos, a análise pode ter insights profundos quando se trata de segurança. A inteligência artificial tem segurança bem sucedida e tem sido capaz de melhorar os sistemas de segurança. Com a ajuda do reconhecimento de imagem, tornou-se possível evitar circunstâncias perigosas. Isso também resultou na redução de atividades criminosas em empresas, residências e municípios. A análise de vídeo também usa esse recurso para detectar eventos, reconhecer números de placas e contar pessoas.

Redução de defeitos

O reconhecimento de imagem também contém recursos que ajudam a identificar defeitos e armazenar as imagens. Quando os objetos estão na linha de produção, esses defeitos são facilmente classificados por seu tipo.

Diagnóstico

Quando se trata de indústrias de saúde, o reconhecimento de imagem é um método amplamente utilizado em patologias para a identificação de lesões cancerígenas.

Marketing digital

O marketing digital também se beneficiou do aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem, pois ajudou efetivamente a obter insights do cliente.

Atendimento ao cliente e marketing de mídia social

Quando se trata de marketing de mídia social e atendimento ao cliente, com a ajuda da inteligência artificial, tornou-se possível conhecer um determinado produto ou determinado servidor e fornecer uma solução imediata caso surja algum problema.

Habilidades de aprendizado de máquina sob demanda

Breve nota sobre classificação de imagens de aprendizado profundo

Quando se trata de classificação de imagens de aprendizado profundo, é preciso lembrar que é um tipo de aprendizado de máquina e parte da inteligência artificial. O aprendizado de máquina é sobre computadores capazes de executar explicitamente, começando pela coleta de informações de vídeos ou imagens.

Além disso, a classificação de imagens de aprendizado profundo é uma abordagem certificada projetada especificamente para o cérebro humano para enfrentar vários desafios. Gera resultados imediatos e requer pouca ajuda humana uma vez que seu programa é colocado.

Existem várias diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como segue:

• O aprendizado profundo é complexo, mas requer intervenção mínima de humanos do que o aprendizado de máquina.
• A classificação de imagem de aprendizado profundo requer recursos e hardware mais poderosos para execução do que o aprendizado de máquina.
• A classificação de imagem de aprendizado profundo requer mais tempo para configurar, pode gerar resultados imediatamente do que o aprendizado de máquina que pode ser configurado no tempo de aula.
• A classificação de imagens de aprendizado profundo inclui redes neurais. Ele foi construído para descobrir dados não estruturados em volumes maiores.
• Em vez de usar bancos ou caixas de entrada de e-mail como aprendizado de máquina, o aprendizado profundo é usado em robôs, carros autônomos e assim por diante.

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Em poucas palavras

Os computadores agora podem combinar tecnologia com câmera e inteligência artificial para obter reconhecimento de imagem usando aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é uma das subdivisões mais interessantes da inteligência artificial. Além disso, as máquinas de capacidade emergente para desbloquear o impossível estão impressionadas. Para modelos 3D de reconhecimento de imagem, diferentes ângulos aparecem usando vários componentes. Os algoritmos de reconhecimento de imagem geralmente são imagens pré-rotuladas que são potencialmente guiadas pelo aprendizado do computador. Portanto, a ajuda do aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem em computadores nos permitiu obter uma visão mais profunda do mundo à medida que o fazemos.

Aprendizado de máquina de reconhecimento de imagem e atualização

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