Image Recognition Machine Learning: บทนำสั้นๆ

การเรียนรู้ของเครื่องรับรู้ภาพคืออะไร?

เทคโนโลยีกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและอุตสาหกรรมกำลังเพลิดเพลินกับข้อดีของเครื่องจดจำภาพ ควรให้แสงสว่างในการเรียนรู้ของเครื่องรับรู้ภาพโดยยึดตามแมชชีนวิชั่นซึ่งเป็นความสามารถของซอฟต์แวร์ที่ช่วยจดจำสถานที่ วัตถุ และการกระทำที่เกิดขึ้นในภาพและงานเขียน การจัดประเภทรูปภาพโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องมีประโยชน์หลายประการ

เครื่องมือพิเศษนี้มีค่ามหาศาลเมื่อพูดถึงการติดป้ายกำกับรูปภาพของเนื้อหาที่มีโรบ็อตอิสระที่ช่วยในการนำทางไปพร้อมกับการค้นหาเนื้อหารูปภาพ ทุกวันนี้ การเรียนรู้ด้วยเครื่องจดจำภาพยังใช้กับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุได้เช่นกัน

การโฆษณาตามเป้าหมาย ไลบรารีรูปภาพอัจฉริยะ การโต้ตอบของสื่อ การเพิ่มประสิทธิภาพของการรวมการวิจัยของผู้พิการทางสายตาในปัจจุบัน พร้อมกับแอปพลิเคชันเพิ่มเติมของการจดจำภาพด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง การจดจำภาพสามารถช่วยในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้เช่นกัน ด้วยพลังของการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ แพทย์สามารถแนะนำการรักษาที่เหมาะสมได้อย่างง่ายดาย เนื่องจากสามารถระบุอาการของโรคได้

ลงทะเบียน เรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

โมเดลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้เป็นเพียงการแทนค่าทางคณิตศาสตร์ของโลกเมื่อเราเห็นภาพ นั่นคือ โลกแห่งความจริง อัลกอริธึมการเรียนรู้จะค้นหารูปแบบระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมเสมอในลักษณะที่พารามิเตอร์จะถูกป้อนเข้าหรือไม่ใช่เป้าหมาย โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงคือผลลัพธ์ของกระบวนการฝึกอบรมที่ใช้การคาดคะเน

• อัลกอริทึมการทำให้เป็นมาตรฐาน
• อัลกอริทึมการถดถอย
• อัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ
• อัลกอริทึมตามอินสแตนซ์
• อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม
• อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก
• อัลกอริธึมโครงข่ายประสาทเทียม
• อัลกอริทึมแบบเบย์

การจำแนกประเภทของรูปภาพในการเรียนรู้ของเครื่องจดจำภาพ

การจัดกลุ่มพิกเซลเป็นคลาสที่โดดเด่นเป็นกระบวนการของการจัดประเภทรูปภาพ มันเป็นส่วนหนึ่งของ การเรียนรู้ของเครื่องจดจำภาพ และเรียกว่าการติดฉลากของภาพเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การจัดประเภทรูปภาพโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบด้วยการตรวจจับวัตถุ เซ็นเซอร์ภาพ การประมวลผลภาพล่วงหน้า การแบ่งส่วนวัตถุ การจัดประเภทวัตถุ และการแยกคุณลักษณะ มีหลายวิธีที่สามารถนำไปใช้ในการจัดหมวดหมู่รูปภาพได้

• การจำแนกประเภทพิกเซลย่อย
• การจำแนกประเภทภายใต้การดูแล
• การจำแนกยาก
• การจำแนกพารามิเตอร์
• การจำแนกประเภทที่ไม่ได้รับการดูแล
• การจัดประเภทพรีพิกเซล
• การจำแนกแบบไม่อิงพารามิเตอร์

การตรวจจับวัตถุในการเรียนรู้ของเครื่องรับรู้ภาพ

ในกรณีของการส่งข้อความถึงวัตถุของคลาสใดคลาสหนึ่ง การตรวจจับวัตถุจะใช้ในการจดจำภาพ เป้าหมายหลักของการตรวจจับวัตถุคือการค้นหาอินสแตนซ์ของวัตถุที่จัดหมวดหมู่ตามใบหน้าของคน ต้นไม้ รถยนต์ อาคาร และอื่นๆ ใช้ในงานวิชันซิสเต็มของคอมพิวเตอร์ที่รวมวัตถุวิดีโอ การจดจำใบหน้า และการตรวจจับใบหน้า นอกจากนี้ การตรวจจับวัตถุยังใช้ในกรณีของการติดตามวัตถุ เช่น การแข่งขันฟุตบอลที่มีการติดตามลูกบอล หรือในการแข่งขันคริกเก็ตที่มีการติดตามไม้ตี

นอกจากนี้ การตรวจจับวัตถุยังใช้ในกรณีของการติดตามบุคคลที่เคลื่อนไหวในวิดีโอ มีหลายวิธีที่สามารถดำเนินการตรวจจับวัตถุไปข้างหน้าได้

• แนวทางการเรียนรู้เชิงลึก
• แนวทางการเรียนรู้ของเครื่อง

การตรวจจับวัตถุถูกใช้ในอุตสาหกรรมอื่นๆ ตั้งแต่การรักษาความปลอดภัยส่วนบุคคลไปจนถึงการเฝ้าระวัง การดึงภาพ รถอัตโนมัติ การติดเครื่อง และอื่นๆ แอปพลิเคชั่นตรวจจับวัตถุบางส่วน ได้แก่ :

• การตรวจจับวัตถุตามเวลาจริง
• การตรวจจับอารมณ์
• การยืนยันตัวตนด้วยความช่วยเหลือของไอริสโค้ด
• ถ่ายภาพทางการแพทย์
• รถยนต์อัตโนมัติ
• การรับรู้ของอักขระออปติคัล
• ติดตามวัตถุ
• การตรวจจับใบหน้า
• การจดจำใบหน้า
• ติดตามลูกบอลในกีฬา

สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและหลักสูตร AI ออนไลน์

อุตสาหกรรมที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจดจำภาพ

การเรียนรู้ด้วยเครื่องจดจำภาพ เป็นหนึ่งในวิธีการที่มีประโยชน์ซึ่งเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมต่างๆ และนำเทคโนโลยีไปสู่อีกระดับหนึ่ง อุตสาหกรรมต่างๆ ได้รับประโยชน์จากการจดจำภาพ ตามที่กล่าวไว้ในหัวข้อด้านล่าง

การตรวจสอบบรรจุภัณฑ์

ระบบบรรจุภัณฑ์ของร้านขายยาได้พัฒนาวิธีแก้ปัญหาเรื่องการนับเม็ดหรือแคปซูลก่อนบรรจุลงในภาชนะ ด้วยความช่วยเหลือของเวอร์ชันคอมพิวเตอร์ อุตสาหกรรมยาจะสามารถเรียนรู้การนับแท็บเล็ตหรือแคปซูล และค้นหาว่าแท็บเล็ตเสียหรือไม่ รูปภาพของแท็บเล็ตที่ถ่ายโอนไปยังคอมพิวเตอร์อย่างง่ายดายโดยใช้ซอฟต์แวร์ที่สามารถวิเคราะห์แท็บเล็ตและสภาพของแท็บเล็ตได้

การซ่อมบำรุง

แมชชีนเลิร์นนิงยังใช้ในการตรวจสอบข้อมูลโดยใช้เซ็นเซอร์เพื่อรวบรวมและระบุและแก้ไขการดำเนินการก่อนที่ส่วนประกอบจะเสียหาย

ความปลอดภัย

ด้วยความช่วยเหลือของกล้องและวิดีโอ การวิเคราะห์สามารถมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความปลอดภัยได้ ปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จในการรักษาความปลอดภัยและสามารถปรับปรุงระบบรักษาความปลอดภัยได้ ด้วยความช่วยเหลือของการจดจำภาพ จึงสามารถหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่เป็นอันตรายได้ สิ่งนี้ยังส่งผลให้กิจกรรมทางอาญาในธุรกิจ บ้าน และเทศบาลลดลง การวิเคราะห์วิดีโอยังใช้คุณลักษณะนี้เพื่อตรวจจับเหตุการณ์ จดจำหมายเลขป้ายทะเบียน และนับจำนวนคน

การลดข้อบกพร่อง

การจดจำรูปภาพยังมีคุณสมบัติที่ช่วยระบุข้อบกพร่องและจัดเก็บรูปภาพ เมื่อวัตถุอยู่ในสายการผลิต ข้อบกพร่องเหล่านี้สามารถจำแนกได้ง่ายตามประเภท

การวินิจฉัย

เมื่อพูดถึงอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ การจดจำภาพเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านพยาธิสภาพเพื่อระบุรอยโรคที่เป็นมะเร็ง

การตลาดดิจิทัล

การตลาดดิจิทัลยังได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้ด้วยเครื่องจดจำภาพ เนื่องจากช่วยให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ

การบริการลูกค้าและการตลาดโซเชียลมีเดีย

เมื่อพูดถึงการตลาดบนโซเชียลมีเดียและการบริการลูกค้า ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ เป็นไปได้ที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เฉพาะหรือเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ และให้โซลูชันทันทีหากมีปัญหาเกิดขึ้น

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ

หมายเหตุสั้น ๆ เกี่ยวกับการจำแนกรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึก

เมื่อพูดถึงการจัดประเภทรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึก เราต้องจำไว้ว่านี่เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องและเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเรื่องเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำงานได้อย่างชัดเจน โดยเริ่มจากการรวบรวมข้อมูลจากวิดีโอหรือรูปภาพ

นอกจากนี้ การจำแนกรูปภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกยังเป็นแนวทางที่ได้รับการรับรองซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับสมองของมนุษย์เพื่อรับมือกับความท้าทายต่างๆ มันสร้างผลลัพธ์ในทันทีและต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยเมื่อวางโปรแกรมไว้

แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกมีความแตกต่างหลายประการดังนี้

• การเรียนรู้เชิงลึกนั้นซับซ้อน แต่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุดมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง
• การจัดประเภทรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึก ต้องใช้ทรัพยากรและฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังกว่าในการทำงานมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง
• การจัดประเภทรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้เวลาในการตั้งค่ามากกว่า ซึ่งสามารถสร้างผลลัพธ์ได้ทันทีมากกว่าการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถตั้งค่าในเวลาเรียนได้
• การจำแนกรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม สร้างขึ้นเพื่อค้นหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในปริมาณที่มากขึ้น
• แทนที่จะใช้ธนาคารหรือกล่องจดหมายอีเมล เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึกกลับถูกใช้ในหุ่นยนต์ รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง และอื่นๆ

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและปัญญาประดิษฐ์

โดยสังเขป

คอมพิวเตอร์สามารถรวมเทคโนโลยีเข้ากับกล้องและปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้เกิดการจดจำภาพโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในแผนกย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่น่าตื่นเต้นที่สุด ยิ่งกว่านั้น เครื่องจักรที่มีกำลังการผลิตใหม่เพื่อปลดล็อกสิ่งที่เป็นไปไม่ได้นั้นต้องตกตะลึง สำหรับโมเดล 3D การจดจำภาพ มุมต่างๆ จะปรากฏขึ้นโดยใช้ส่วนประกอบต่างๆ อัลกอริธึมการรู้จำรูปภาพมักเป็นรูปภาพที่ติดป้ายกำกับไว้ล่วงหน้าซึ่งอาจชี้นำโดยการเรียนรู้ด้วยคอมพิวเตอร์ ดังนั้น ความช่วยเหลือของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจดจำภาพในคอมพิวเตอร์จึงช่วยให้เราเข้าใจโลกอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นเช่นเดียวกับที่เราทำ

การเรียนรู้ของเครื่องรับรู้ภาพและ UpGrad

หากคุณกำลังมองหาหลักสูตรที่ดีที่สุดที่จะช่วยคุณในการเชื่อมโยงกับการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถเลือก โปรแกรม Executive PG ของ UpGrad ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ได้เสมอ ซึ่งเชื่อมโยงกับโครงการอุตสาหกรรมกว่า 15 โครงการพร้อมกับเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายในสาขาที่ก้าวหน้า ของ ML และ AI

ลงทะเบียน วันนี้เพื่อสนุกกับการเรียนรู้มากกว่า 6,000 ชั่วโมง คำแนะนำจากคณาจารย์ที่มีทักษะ พร้อมเวิร์กช็อปสำหรับชั้นเรียนการเขียนโค้ดและการสร้างโปรไฟล์ การสร้างพอร์ตโฟลิโอบนเว็บไซต์ที่จะช่วยเพิ่มอาชีพของคุณ!