Машинное обучение распознаванию изображений: краткое введение

Опубликовано: 2022-11-07

Оглавление

Что такое машинное обучение распознаванию изображений?

Стоя на пороге 21 века, технологии быстро развиваются, и отрасль пользуется преимуществами машин для распознавания изображений. Следует пролить свет на машинное обучение распознаванию изображений в соответствии с машинным зрением, которое представляет собой способность программного обеспечения, помогающую распознавать места, объекты и действия, происходящие в изображениях и письмах. Классификация изображений с помощью машинного обучения полезна для нескольких целей.

Этот конкретный инструмент имеет огромную ценность, когда речь идет о маркировке изображений контента, включающего автономных роботов, которые помогают ориентироваться при поиске контента изображения. Машинное обучение распознаванию изображений в настоящее время также используется для беспилотных автомобилей, которые также помогают избежать аварий.

Целевая реклама, интеллектуальные библиотеки изображений, интерактивные средства массовой информации, расширение исследований, включающих слабовидящие, наряду с дальнейшими приложениями распознавания изображений с машинным обучением. Распознавание изображений также может помочь в сфере здравоохранения. Обладая возможностями анализа медицинских изображений, врачи могут легко предложить подходящее лечение по мере выявления симптомов заболеваний.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Модели для машинного обучения

Модель машинного обучения — это не что иное, как математическое представление мира, каким мы его визуализируем, то есть реального мира. Алгоритмы обучения всегда находят закономерности во время обучающих данных таким образом, чтобы параметры были входными или не целевыми. Модель машинного обучения является результатом этого процесса обучения, в котором используются прогнозы.

  • Алгоритмы регуляризации
  • Алгоритмы регрессии
  • Алгоритмы дерева решений
  • Алгоритмы на основе экземпляров
  • Алгоритмы кластеризации
  • Алгоритмы глубокого обучения
  • Алгоритмы искусственной нейронной сети
  • Байесовские алгоритмы

Классификация изображений в машинном обучении распознавания изображений

Группировка пикселей по отличительным классам — это процесс классификации изображений. Это часть машинного обучения распознаванию изображений и называется маркировкой изображений в предопределенной категории. Классификация изображений с использованием машинного обучения включает в себя обнаружение объектов, датчики изображений, предварительную обработку изображений, сегментацию объектов, классификацию объектов и извлечение признаков. Существует ряд подходов, которые можно использовать, когда дело доходит до классификации изображений.

  • Классификация субпикселей
  • Контролируемая классификация
  • Жесткая классификация
  • Классификация параметров
  • Неконтролируемая классификация
  • Препиксельная классификация
  • Непараметрическая классификация

Обнаружение объектов в машинном обучении распознавания изображений

В случае отправки текстовых сообщений объектам определенного класса при распознавании изображений используется обнаружение объектов. Основная цель обнаружения объектов — выявить экземпляры объекта, которые классифицируются по лицам людей, деревьев, автомобилей, зданий и т. д. Он используется в задачах компьютерного зрения, включающих видеообъекты, распознавание лиц и обнаружение лиц. Кроме того, обнаружение объектов также используется в случае отслеживания объектов, таких как футбольный матч с отслеживаемым мячом или турнир по крикету, где отслеживается бита.

Более того, обнаружение объектов используется и в случае слежения за движущимся человеком на видео. Существует несколько способов дальнейшего обнаружения объектов.

  • Подходы к глубокому обучению
  • Подходы к машинному обучению

Обнаружение объектов используется во всех остальных отраслях, начиная от личной безопасности и заканчивая наблюдением, поиском изображений, автоматическими автомобилями, заражением машин и так далее. Вот несколько приложений обнаружения объектов:

  • Обнаружение объектов в реальном времени
  • Обнаружение эмоций
  • Подтверждение личности с помощью iris code
  • Медицинская визуализация
  • Автоматы
  • Распознавание оптических символов
  • Отслеживание объектов
  • Распознавание лиц
  • Распознавание лица
  • Отслеживание мяча в спорте

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта от LJMU Высшая программа высшего образования в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIITB
Продвинутая сертификационная программа по машинному обучению и НЛП от IIITB Расширенная программа сертификации в области машинного обучения и глубокого обучения от IIITB Программа Executive Post Graduate Program в области науки о данных и машинного обучения Университета Мэриленда
Чтобы изучить все наши курсы, посетите нашу страницу ниже.
Курсы по машинному обучению

Отрасли, в которых используется машинное обучение для распознавания изображений

Машинное обучение распознаванию изображений — одно из полезных средств, которое принесло пользу многим отраслям и вывело технологии на новый уровень. Несколько отраслей пользуются преимуществами распознавания изображений, как описано в разделе ниже.

Проверка упаковки

Аптечная система упаковки разработала решение для решения проблемы подсчета таблеток или капсул перед их упаковкой в ​​тару. С помощью компьютерной версии фармацевтическая промышленность также сможет узнать количество таблеток или капсул и выяснить, сломаны таблетки или нет. Фотографии планшетов легко переносятся на компьютеры, где с помощью программного обеспечения можно анализировать планшеты и их состояние.

Обслуживание

Машинное обучение также используется для мониторинга данных с помощью датчиков, чтобы собирать, идентифицировать и корректировать действия до того, как компоненты сломаются.

Безопасность

С помощью камер и видео аналитики могут получить глубокое представление о безопасности. Искусственный интеллект имеет успешную безопасность и смог улучшить системы безопасности. С помощью распознавания изображений стало возможным избегать опасных обстоятельств. Это также привело к сокращению преступной деятельности на предприятиях, в домах и муниципалитетах. Видеоаналитика также использует эту функцию для обнаружения событий, распознавания номерных знаков и подсчета людей.

Уменьшение дефектов

Распознавание изображений также содержит функции, которые помогают выявлять дефекты и сохранять изображения. Когда объекты находятся на производственной линии, эти дефекты легко классифицируются по типу.

Диагностика

Когда дело доходит до отрасли здравоохранения, распознавание изображений является широко используемым методом при патологиях для выявления раковых поражений.

Цифровой маркетинг

Цифровой маркетинг также выиграл от машинного обучения распознаванию изображений, поскольку оно помогло эффективно получить представление о клиентах.

Обслуживание клиентов и маркетинг в социальных сетях

Когда дело доходит до маркетинга в социальных сетях и обслуживания клиентов, с помощью искусственного интеллекта стало возможным узнать о конкретном продукте или конкретном сервере и предоставить немедленное решение, если возникнет какая-либо проблема.

Востребованные навыки машинного обучения

Курсы искусственного интеллекта Курсы Табло
Курсы НЛП Курсы глубокого обучения

Краткая заметка о классификации изображений для глубокого обучения

Когда дело доходит до классификации изображений с помощью глубокого обучения, следует помнить, что это тип машинного обучения и часть искусственного интеллекта. Машинное обучение — это компьютеры, способные работать явно, начиная со сбора информации из видео или изображений.

Кроме того, классификация изображений с помощью глубокого обучения — это сертифицированный подход, разработанный специально для человеческого мозга для решения различных задач. Он дает немедленные результаты и требует небольшой помощи человека после размещения его программы.

Между машинным обучением и глубоким обучением есть несколько различий:

  • Глубокое обучение является сложным, но требует минимального вмешательства со стороны человека, чем машинное обучение.
  • Для классификации изображений с помощью глубокого обучения требуются более мощные ресурсы и оборудование, чем для машинного обучения.
  • Классификация изображений для глубокого обучения требует больше времени для настройки, она может давать результаты немедленно, чем машинное обучение, которое можно настроить во время урока.
  • Классификация изображений глубокого обучения включает нейронные сети. Он был создан для обработки неструктурированных данных в больших объемах.
  • Вместо использования банков или почтовых ящиков, таких как машинное обучение, глубокое обучение используется в роботах, беспилотных автомобилях и так далее.

Популярные блоги о машинном обучении и искусственном интеллекте

Интернет вещей: история, настоящее и будущее Учебное пособие по машинному обучению: Изучите машинное обучение Что такое алгоритм? Просто и легко
Заработная плата инженера-робототехника в Индии: все роли Один день из жизни инженера по машинному обучению: что они делают? Что такое IoT (Интернет вещей)
Перестановка против комбинации: разница между перестановкой и комбинацией 7 основных тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения Машинное обучение с R: все, что вам нужно знать

В двух словах

Теперь компьютеры могут сочетать технологии с камерой и искусственным интеллектом для распознавания изображений с помощью машинного обучения. Машинное обучение — одно из самых интересных направлений искусственного интеллекта. Более того, появляющиеся способности машин открывать невозможное вызывают благоговейный трепет. Для 3D-моделей распознавания изображений разные углы появляются с использованием различных компонентов. Алгоритмы распознавания изображений часто представляют собой предварительно помеченные изображения, которые потенциально управляются компьютерным обучением. Поэтому помощь машинного обучения распознаванию изображений на компьютерах позволила нам глубже понять мир, как мы это делаем.

Машинное обучение распознаванию изображений и UpGrad

Если вы ищете лучшие курсы, которые помогут вам связать себя с глубоким обучением, вы всегда можете выбрать программу UpGrad Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта, которая связана с более чем 15 отраслевыми проектами, а также с несколькими инструментами программирования в развивающейся области. машинного обучения и ИИ.

Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы насладиться более чем 6000 часов обучения, руководством опытных преподавателей с семинарами по программированию и созданию профилей, созданием портфолио на веб-сайтах, которые помогут в продвижении вашей карьеры!

Использует ли распознавание изображений нейронную сеть?

Да, распознавание изображений использует нейронную сеть.

Какие отрасли извлекают выгоду из машинного обучения распознаванию изображений?

Ряд отраслей, в том числе здравоохранение, охрана и безопасность, упаковочная промышленность и т. д., извлекли выгоду из машинного обучения по распознаванию изображений.

Каковы возможные возможности трудоустройства?

Исследователь данных, инженер данных, инженер по машинному обучению и инженер MLOps — вот возможные направления работы.