Görüntü Tanıma Makine Öğrenimi: Kısa Tanıtım

Görüntü Tanıma Makine Öğrenimi Nedir?

21. yüzyılın eşiğinde duran teknoloji hızla ilerliyor ve sektör, görüntü tanıma makinelerinin avantajlarından yararlanıyor. Görüntülerde ve yazılarda meydana gelen yerleri, nesneleri ve eylemleri tanımaya yardımcı olan yazılımın yeteneği olan makine vizyonuna bağlı olarak görüntü tanıma makine öğrenmesine ışık yakılmalıdır. Makine öğrenimini kullanan görüntü sınıflandırması, birçok amaç için kullanışlıdır.

Bu özel araç, görsel içerik arama ile birlikte rehberlik etmeye yardımcı olan otonom robotları içeren içeriğin görsellerini etiketlemek söz konusu olduğunda çok büyük bir değere sahiptir. Görüntü tanıma makine öğrenimi, günümüzde aynı zamanda kazaların önlenmesine yardımcı olan sürücüsüz arabalar için de kullanılmaktadır.

Hedefe yönelik reklamcılık, akıllı resim kitaplıkları, medya etkileşimi, görme engelli akımın dahil olduğu araştırmaların geliştirilmesi ve makine öğrenimi ile görüntü tanımanın daha ileri uygulamaları. Görüntü tanıma, sağlık sektörlerinde de yardımcı olabilir. Tıbbi görüntüleri analiz etme gücü sayesinde, hastalıkların semptomları tanımlanabildiği için doktorlar uygun tedaviyi kolayca önerebilirler.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Kaydolun . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Makine Öğrenimi İçin Modeller

Makine öğrenimi modeli, görselleştirdiğimiz dünyanın, yani gerçek dünyanın matematiksel bir temsilinden başka bir şey değildir. Öğrenme algoritmaları, eğitim verileri sırasında her zaman parametrelerin hedefe girileceği veya girilemeyeceği şekilde kalıplar bulur. Makine öğrenimi modeli, tahminleri kullanan bu eğitim sürecinin çıktısıdır.

• Düzenlileştirme Algoritmaları
• Regresyon algoritmaları
• Karar ağacı algoritmaları
• Örnek tabanlı algoritmalar
• Kümeleme algoritmaları
• Derin öğrenme algoritmaları
• Yapay sinir ağı algoritmaları
• Bayes algoritmaları

Görüntü Tanıma Makine Öğreniminde Görüntülerin Sınıflandırılması

Pikselleri ayırt edici sınıflara ayırmak, bir görüntü sınıflandırma işlemidir. Bu, görüntü tanıma makine öğreniminin bir parçasıdır ve görüntülerin önceden tanımlanmış bir kategoriye etiketlenmesi olarak adlandırılır. Makine öğrenimini kullanan görüntü sınıflandırması , nesne algılama, görüntü sensörleri, görüntü ön işleme, nesne bölütleme, nesne sınıflandırma ve özellik çıkarma işlemlerini içerir. Görüntü sınıflandırması söz konusu olduğunda kullanılabilecek birkaç yaklaşım vardır.

• Alt piksel sınıflandırması
• denetimli sınıflandırma
• Sert sınıflandırma
• parametre sınıflandırması
• denetimsiz sınıflandırma
• Ön piksel sınıflandırması
• parametrik olmayan sınıflandırma

Görüntü Tanıma Makine Öğreniminde Nesne Algılama

Belirli bir sınıftaki nesnelere mesaj gönderme durumunda, görüntü tanımada nesne algılama kullanılır. Nesne algılamanın temel amacı, insanların, ağaçların, arabaların, binaların vb. yüzlerinden kategorize edilen bir nesnenin örneklerini bulmaktır. Video nesneleri, yüz tanıma ve yüz algılamayı içeren bilgisayarla görme görevlerinde kullanılır. Ek olarak, nesne algılama, topun izlendiği bir futbol maçı gibi veya sopanın izlendiği bir kriket turnuvasında olduğu gibi nesnelerin izlenmesi durumunda da kullanılır.

Ayrıca, bir videoda hareketli bir kişinin izlenmesi durumunda nesne algılama da kullanılır. Nesne algılamanın ileriye taşınabileceği birkaç yol vardır.

• Derin öğrenme yaklaşımları
• Makine öğrenimi yaklaşımları

Nesne algılama, kişisel güvenlikten gözetlemeye, görüntülerin alınmasına, otomatik arabalara, makine enfeksiyonlarına vb. kadar her sektörde kullanılmaktadır. Nesne algılamanın birkaç uygulaması şunlardır:

• Gerçek zamanlı nesne algılama
• Duygu algılama
• iris kodu yardımıyla kimliğin doğrulanması
• Tıbbi Görüntüleme
• Otomatik arabalar
• Optik karakterlerin tanınması
• Nesneleri izleme
• Yüz tanıma
• Yüz tanıma
• Sporda top takibi

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

Görüntü Tanıma Makine Öğreniminin Kullanıldığı Sektörler

Görüntü tanıma makine öğrenimi , birçok sektöre fayda sağlayan ve teknolojiyi başka bir düzeye taşıyan faydalı araçlardan biridir. Aşağıdaki bölümde tartışıldığı gibi, birçok sektör görüntü tanımanın avantajlarından yararlanmaktadır.

Ambalaj denetimi

Eczane paketleme sistemi, tabletleri veya kapsülleri konteynere paketlemeden önce sayma sorununu çözmek için bir çözüm geliştirmiştir. Bir bilgisayar versiyonu yardımıyla, ilaç endüstrilerinin de tablet veya kapsül sayısını öğrenmesi ve tabletlerin kırılıp kırılmadığını anlaması mümkün olacaktır. Tabletleri ve durumlarını analiz edebilen bir yazılım yardımıyla bilgisayarlara kolayca aktarılan tabletlerin resimleri.

Bakım onarım

Makine öğrenimi, bileşenler bozulmadan önce eylemleri toplamak ve belirlemek ve düzeltmek için sensörler kullanarak verileri izlemek için de kullanılır.

Emniyet

Güvenlik söz konusu olduğunda, kameralar ve videoların yardımıyla analitik, derin içgörülere sahip olabilir. Yapay zeka başarılı bir güvenliğe sahiptir ve güvenlik sistemlerini geliştirmeyi başarmıştır. Görüntü tanıma sayesinde tehlikeli durumlardan kaçınmak mümkün hale geldi. Bu aynı zamanda işyerlerinde, evlerde ve belediyelerde suç faaliyetlerinin azalmasına neden olmuştur. Video analizleri de bu özelliği olayları tespit etmek, plaka numaralarını tanımak ve insanları saymak için kullanır.

Kusurların Azaltılması

Görüntü tanıma, kusurları belirlemeye ve görüntüleri saklamaya yardımcı olan özellikler de içerir. Nesneler üretim hattındayken, bu kusurlar türlerine göre kolayca sınıflandırılır.

teşhis

Sağlık sektörü söz konusu olduğunda, görüntü tanıma, kanserli lezyonların tanımlanması için patolojilerde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.

Dijital Pazarlama

Dijital pazarlama, müşteri içgörüleri kazanmaya etkili bir şekilde yardımcı olduğu için görüntü tanıma makine öğreniminden de yararlandı.

Müşteri Hizmetleri ve Sosyal Medya Pazarlaması

Sosyal medya pazarlaması ve müşteri hizmetleri söz konusu olduğunda, yapay zeka yardımıyla belirli bir ürün veya belirli bir sunucu hakkında bilgi edinmek ve herhangi bir sorun çıkması durumunda anında çözüm sağlamak mümkün hale geldi.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

Derin Öğrenme Görüntü Sınıflandırması Üzerine Kısa Not

Derin öğrenme görüntü sınıflandırması söz konusu olduğunda, bunun bir tür makine öğrenmesi ve yapay zekanın bir parçası olduğu unutulmamalıdır. Makine öğrenimi, videolardan veya görüntülerden bilgi toplayarak başlayarak açık bir şekilde performans gösterebilen bilgisayarlarla ilgilidir.

Ayrıca, derin öğrenme görüntü sınıflandırması, çeşitli zorlukların üstesinden gelmek için özellikle insan beyninden sonra tasarlanmış sertifikalı bir yaklaşımdır. Anında sonuçlar üretir ve programı yerleştirildikten sonra çok az insan yardımı gerektirir.

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasında aşağıdaki gibi birkaç fark vardır:

• Derin öğrenme karmaşıktır ancak insanlardan makine öğreniminden daha az müdahale gerektirir.
• Derin öğrenme görüntü sınıflandırması , çalıştırmak için makine öğreniminden daha güçlü kaynaklar ve donanım gerektirir.
• Derin öğrenme görüntü sınıflandırması, ders saatinde ayarlanabilen makine öğreniminden hemen sonuç üretebildiğinden, kurulumu daha fazla zaman gerektirir.
• Derin öğrenme görüntü sınıflandırması , sinir ağlarını içerir. Daha büyük hacimlerde yapılandırılmamış verileri bulmak için inşa edilmiştir.
• Makine öğrenimi gibi bankaları veya e-posta gelen kutularını kullanmak yerine, robotlarda, kendi kendini süren arabalarda vb. Derin öğrenme kullanılır.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Kısaca

Bilgisayarlar artık makine öğrenimini kullanarak görüntü tanıma elde etmek için teknolojiyi kamera ve yapay zeka ile birleştirebilir. Makine öğrenimi, yapay zekanın en heyecan verici alt bölümlerinden biridir. Dahası, imkansızı ortaya çıkarmak için ortaya çıkan kapasiteli makineler hayrete düşüyor. Görüntü tanıma 3B modeller için çeşitli bileşenler kullanılarak farklı açılar ortaya çıkar. Görüntü tanıma algoritmaları, genellikle bilgisayar öğrenimi tarafından potansiyel olarak yönlendirilen önceden etiketlenmiş resimlerdir. Bu nedenle, bilgisayarlarda görüntü tanıma makine öğreniminin yardımı, yaptığımız gibi dünyaya daha derin bir bakış açısı edinmemizi sağladı.

Görüntü Tanıma Makine Öğrenimi ve UpGrad

Derin öğrenme ile ilişkilendirmenize yardımcı olacak en iyi kursları arıyorsanız, her zaman 15'ten fazla endüstri projesiyle ve ilerleyen alandaki çoklu programlama araçlarıyla ilişkili olan UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yönetici PG Programını seçebilirsiniz. ML ve AI.

6000 saatten fazla öğrenmenin, kodlama dersleri ve profil oluşturma için atölye çalışmaları ile yetenekli üst düzey öğretim üyelerinin rehberliğinin, web sitelerinde kariyerinizi artırmanıza yardımcı olacak portföyler oluşturmanın keyfini çıkarmak için bugün kaydolun !