Как машинное обучение используется в распознавании изображений?

В статье Искусственный интеллект Википедия утверждает, что: Искусственный интеллект (ИИ) — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от интеллекта людей и животных, который включает в себя сознание и эмоциональность.

Машинное обучение (МО) как часть искусственного интеллекта (ИИ) может обучаться само по себе. Он перепрограммирует себя, потому что переваривает больше данных, чтобы выполнять свою конкретную задачу со все большей точностью. Поэтому ML успешно используется для распознавания изображений.

Программные платформы и библиотеки машинного обучения широко доступны для распознавания изображений, но их может потребоваться адаптировать и/или улучшить в соответствии с потребностями приложения. Модели ML не могут быть построены и обучены без наборов данных изображений, которые впоследствии будут распознаны. Примеры использования машинного обучения для распознавания изображений варьируются от простых объектов до более сложного распознавания лиц или «угадывания», какие объекты могут находиться за более крупными объектами, которые препятствуют полному обзору.

Когда дело доходит до изображений, в основном ML обучается и используется несколькими способами, но наиболее известными из них являются:

• Обнаружение изображения или объекта: технология, которая обрабатывает изображение и обнаруживает на нем объекты. Часто обнаружение изображений путают с классификацией изображений. Обнаружение изображения или объекта обычно используется для поиска или определения количества объектов на изображении.
• Классификация изображений: процесс маркировки объектов на изображении, например, для сортировки этих объектов по определенным критериям. Это более продвинутая версия Image Detection, так как ML можно использовать для обработки разных изображений с разными объектами, их обнаружения и классификации по типу элемента на картинке.
• Распознавание изображений: способность AI/ML обнаруживать объект, классифицировать его и распознавать. Этот тип технологии несколько близок к человеческому уровню обработки изображений. Простой в объяснении пример решений для распознавания изображений — распознавание лиц, которым оснащены многие смартфоны. Для разблокировки смартфона пользователь должен позволить устройству отсканировать свое лицо. Это более сложный процесс, поскольку система должна сначала обнаружить лицо, затем классифицировать его как человеческое и только потом решить, принадлежит ли оно владельцу смартфона.

Нам нужно понимать, что технологии обнаружения, классификации и распознавания изображений находятся на ранних стадиях. Тем не менее, с использованием ML мы можем представить ближайшее будущее, в котором люди не будут тратить бесполезное время на поиск, например, своих ключей — система, похожая на компьютер, будет активироваться голосовой командой и будет быстро выполнять поиск от имени пользователя. люди.