Învățare automată pentru recunoașterea imaginilor: scurtă introducere

Ce este învățarea automată a recunoașterii imaginilor?

Aflat la pragul secolului 21, tehnologia avansează rapid, iar industria se bucură de avantajele mașinilor de recunoaștere a imaginii. Ar trebui să se aprindă învățarea automată a recunoașterii imaginii, în conformitate cu viziunea automată, care este capacitatea software-ului care ajută la recunoașterea locurilor, obiectelor și acțiunilor care au loc în imagini și scrieri. Clasificarea imaginilor folosind învățarea automată este utilă în mai multe scopuri.

Acest instrument special este de o valoare imensă atunci când vine vorba de etichetarea imaginilor de conținut care include roboți autonomi care ajută la ghidarea împreună cu căutarea conținutului de imagini. Învățarea automată a recunoașterii imaginilor este folosită și în zilele noastre pentru mașinile cu conducere autonomă, care ajută și la evitarea accidentelor.

Publicitate țintită, biblioteci inteligente de imagini, interactivitate media, îmbunătățirea încorporării cercetării a curentului cu deficiențe de vedere, împreună cu aplicații ulterioare de recunoaștere a imaginii cu învățarea automată. Recunoașterea imaginilor poate ajuta și în industriile de sănătate. Cu puterea de a analiza imaginile medicale, medicii pot sugera cu ușurință un tratament adecvat, deoarece simptomele bolilor pot fi identificate.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Modele pentru învățare automată

Modelul de învățare automată nu este altceva decât o reprezentare matematică a lumii așa cum o vizualizăm, adică lumea reală. Algoritmii de învățare găsesc întotdeauna modele în timpul datelor de antrenament în așa fel încât parametrii sunt introduși sau nu la țintă. Modelul de învățare automată este rezultatul acestui proces de instruire care utilizează predicții.

• Algoritmi de regularizare
• Algoritmi de regresie
• Algoritmi de arbore de decizie
• Algoritmi bazați pe instanțe
• Algoritmi de grupare
• Algoritmi de învățare profundă
• Algoritmi de rețele neuronale artificiale
• Algoritmi bayesieni

Clasificarea imaginilor în Machine Learning pentru recunoașterea imaginilor

Gruparea pixelilor în clase distinctive este un proces de clasificare a imaginilor. Face parte din învățarea automată a recunoașterii imaginilor și este denumită etichetarea imaginilor într-o categorie predefinită. Clasificarea imaginilor folosind învățarea automată încorporează detectarea obiectelor, senzori de imagine, preprocesarea imaginii, segmentarea obiectelor, clasificarea obiectelor și extragerea caracteristicilor. Există o serie de abordări care pot fi utilizate atunci când vine vorba de clasificarea imaginilor.

• Clasificare sub-pixeli
• Clasificare supravegheată
• Clasificare grea
• Clasificarea parametrilor
• Clasificare nesupravegheată
• Clasificare pre-pixel
• Clasificare neparametrică

Detectarea obiectelor în recunoașterea imaginilor Învățare automată

În cazul textului obiectelor dintr-o anumită clasă, detectarea obiectelor este utilizată în recunoașterea imaginilor. Scopul principal al detectării obiectelor este de a descoperi cazuri ale unui obiect care sunt clasificate din fețele oamenilor, copacilor, mașinilor, clădirilor și așa mai departe. Este utilizat în sarcinile de viziune computerizată care încorporează obiecte video, recunoașterea feței și detectarea feței. În plus, detectarea obiectelor este utilizată și în cazul urmăririi obiectelor, cum ar fi un meci de fotbal cu mingea urmărită sau într-un turneu de cricket în care bâta este urmărită.

Mai mult decât atât, detectarea obiectelor este utilizată și în cazul urmăririi unei persoane în mișcare într-un videoclip. Există mai multe moduri prin care detectarea obiectelor poate fi continuată.

• Abordări de deep learning
• Abordări de învățare automată

Detectarea obiectelor este utilizată în orice altă industrie, începând de la securitatea personală până la supraveghere, preluarea imaginilor, mașini automate, infecții ale mașinilor și așa mai departe. Câteva aplicații de detectare a obiectelor sunt:

• Detectarea obiectelor în timp real
• Detectarea emoțiilor
• Verificarea identității cu ajutorul codului irisului
• Imagistica medicala
• Mașini automate
• Recunoașterea caracterelor optice
• Urmărirea obiectelor
• Detectare facială
• Recunoaștere facială
• Urmărirea mingii în sport

Cele mai bune cursuri de învățare automată și cursuri AI online

Industrii în care se utilizează învățarea automată pentru recunoașterea imaginilor

Învățarea automată a recunoașterii imaginilor este unul dintre mijloacele utile de care a beneficiat multe industrii și a dus tehnologia la un alt nivel. Mai multe industrii se bucură de beneficiile recunoașterii imaginii, așa cum se discută în secțiunea de mai jos.

Inspecția ambalajului

Sistemul de ambalare a farmaciei a dezvoltat o soluție pentru a rezolva problema numărării tabletelor sau capsulelor înainte de a le împacheta în recipient. Cu ajutorul unei versiuni pentru computer, va fi posibil și pentru industriile farmaceutice să învețe numărul tabletei sau capsulelor și să-și dea seama dacă tabletele sunt sparte sau nu. Imagini cu tabletele care se transferă ușor în computere, unde cu ajutorul unui software care poate analiza tabletele și starea lor.

întreținere

Învățarea automată este, de asemenea, utilizată pentru a monitoriza datele folosind senzori pentru a colecta, identifica și corecta acțiunile înainte ca componentele să se spargă.

Siguranță

Cu ajutorul camerelor și videoclipurilor, analiza poate avea informații profunde când vine vorba de siguranță. Inteligența artificială are securitate de succes și a reușit să îmbunătățească sistemele de securitate. Cu ajutorul recunoașterii imaginii, a devenit posibil să se evite circumstanțele periculoase. Acest lucru a dus, de asemenea, la reducerea activităților criminale în afaceri, locuințe și municipalități. Analiza video utilizează, de asemenea, această funcție pentru a detecta evenimente, a recunoaște numerele plăcuțelor de înmatriculare și a număra persoanele.

Reducerea Defectelor

Recunoașterea imaginilor conține, de asemenea, funcții care ajută la identificarea defectelor și la stocarea imaginilor. Atunci când obiectele sunt în linia de producție, aceste defecte sunt ușor de clasificat după tipul lor.

Diagnosticare

Când vine vorba de industriile medicale, recunoașterea imaginilor este o metodă utilizată pe scară largă în patologii pentru identificarea leziunilor canceroase.

Marketing digital

Marketingul digital a beneficiat și de învățarea automată a recunoașterii imaginii, deoarece a ajutat în mod eficient la obținerea de informații despre clienți.

Serviciu Clienți și Social Media Marketing

Când vine vorba de social media marketing și de servicii pentru clienți, cu ajutorul inteligenței artificiale, a devenit posibil să aflați despre un anumit produs sau un anumit server și să oferiți o soluție imediată dacă apare vreo problemă.

Abilități de învățare automată la cerere

Scurtă notă despre clasificarea imaginilor de învățare profundă

Când vine vorba de clasificarea imaginilor de deep learning, trebuie să ne amintim că este un tip de învățare automată și o parte a inteligenței artificiale. Învățarea automată se referă la computere capabile să funcționeze în mod explicit, începând cu adunarea informațiilor din videoclipuri sau imagini.

În plus, clasificarea imaginilor de învățare profundă este o abordare certificată concepută special pentru creierul uman pentru a face față diferitelor provocări. Acesta generează rezultate imediate și necesită puțin ajutor uman odată ce programul său este plasat.

Există mai multe diferențe între învățarea automată și învățarea profundă, după cum urmează:

• Învățarea profundă este complexă, dar necesită o intervenție minimă din partea oamenilor decât învățarea automată.
• Clasificarea imaginilor de învățare profundă necesită resurse și hardware mai puternice pentru a rula decât învățarea automată.
• Clasificarea imaginilor de învățare profundă necesită mai mult timp pentru configurare, putând genera rezultate imediat decât învățarea automată care poate fi configurată în timpul lecției.
• Clasificarea imaginilor de învățare profundă include rețele neuronale. A fost construit pentru a descoperi date nestructurate în volume mai mari.
• În loc să folosiți bănci sau căsuțe de e-mail, cum ar fi învățarea automată, învățarea profundă este folosită în roboți, mașini cu conducere autonomă și așa mai departe.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

Pe scurt

Acum computerele pot combina tehnologia cu camera și inteligența artificială pentru a obține recunoașterea imaginilor folosind învățarea automată. Învățarea automată este una dintre cele mai interesante subdiviziuni ale inteligenței artificiale. Mai mult decât atât, mașinile de capacitate emergente pentru a debloca imposibilul sunt uimite. Pentru modelele 3D de recunoaștere a imaginii, apar unghiuri diferite prin utilizarea diferitelor componente. Algoritmii de recunoaștere a imaginilor sunt adesea imagini pre-etichetate care sunt potențial ghidate de învățarea computerizată. Prin urmare, ajutorul învățării automate a recunoașterii imaginilor în computere ne-a împuternicit să obținem o perspectivă mai profundă asupra lumii așa cum o facem.

Recunoașterea imaginilor Învățare automată și UpGrad

Dacă sunteți în căutarea celor mai bune cursuri care vă vor ajuta să vă asociați cu învățarea profundă, atunci puteți oricând să selectați Programul Executive PG al UpGrad în învățare automată și AI, care este asociat cu peste 15 proiecte din industrie, împreună cu mai multe instrumente de programare în domeniul avansat. de ML și AI.

Înscrieți-vă astăzi pentru a vă bucura de peste 6000 de ore de învățare, de îndrumare din partea unei facultăți calificate cu ateliere pentru cursuri de codificare și creare de profil, crearea de portofolii pe site-uri web care vă vor ajuta la stimularea carierei!