Menschen haben die angeborene Fähigkeit, Objekte, Personen, Tiere und Orte auf Fotos zu unterscheiden und genau zu identifizieren. Laptop verfügen jedoch nicht über die Fähigkeit, Bilder zu klassifizieren. Sie können jedoch mithilfe von Laptop Imaginative and prescient-Anwendungen und Bilderkennungstechnologie darauf trainiert werden, visuelle Informationen zu interpretieren.
Als Ableger von KI und Laptop Imaginative and prescient kombiniert die Bilderkennung Tiefes Lernen Techniken, die viele Anwendungsfälle in der realen Welt unterstützen. Um die Welt genau wahrzunehmen, ist KI auf Laptop Imaginative and prescient angewiesen.
Ohne die Hilfe der Bilderkennungstechnologie kann ein Laptop-Imaginative and prescient-Modell nicht erkennen, identifizieren und ausführen Bildklassifizierung. Daher sollte eine KI-basierte Bilderkennungssoftware in der Lage sein, Bilder zu dekodieren und prädiktive Analysen durchzuführen. Zu diesem Zweck werden KI-Modelle anhand riesiger Datensätze trainiert, um genaue Vorhersagen zu ermöglichen.
Laut Fortune Enterprise Insights wurde die Marktgröße der globalen Bilderkennungstechnologie im Jahr 2019 auf 23,8 Milliarden US-Greenback geschätzt. Diese Zahl wird voraussichtlich in die Höhe schnellen auf 86,3 Milliarden US-Greenback bis 2027und verzeichnete im genannten Zeitraum ein durchschnittliches jährliches Wachstum von 17,6 %.
Was ist Bilderkennung?
Bilderkennung verwendet Technologien und Techniken, die Computern dabei helfen, interessante Elemente in einem Bild zu identifizieren, zu kennzeichnen und zu klassifizieren.
Während Menschen Bilder recht einfach verarbeiten und die Objekte in Bildern klassifizieren können, ist dies für eine Maschine unmöglich, es sei denn, sie wurde speziell darauf trainiert. Das Ergebnis der Bilderkennung besteht darin, erkannte Objekte mithilfe der Deep-Studying-Technologie genau zu identifizieren und in verschiedene vorgegebene Kategorien zu klassifizieren.
Wie funktioniert die KI-Bilderkennung?
Wie interpretiert der Mensch visuelle Informationen?
Unsere natürlichen neuronalen Netzwerke helfen uns, Bilder auf der Grundlage unserer Erfahrungen, unseres erlernten Wissens und unserer Instinct zu erkennen, zu klassifizieren und zu interpretieren. Auf ganz ähnliche Weise hilft ein künstliches neuronales Netzwerk Maschinen, Bilder zu identifizieren und zu klassifizieren. Aber sie müssen zuerst trainiert werden, um zu erkennen Objekte in einem Bild.
Für die Objekterkennung Damit diese Technik funktioniert, muss das Modell zunächst mithilfe von Deep-Studying-Methoden anhand verschiedener Bilddatensätze trainiert werden.
Anders als beim maschinellen Lernen (ML), bei dem die Eingabedaten mithilfe von Algorithmen analysiert werden, wird beim Deep Studying ein mehrschichtiges neuronales Netzwerk verwendet. Dabei sind drei Arten von Schichten beteiligt – Eingabe-, verborgene und Ausgabeschichten. Die Eingabeinformationen werden von der Eingabeschicht empfangen, von der verborgenen Schicht verarbeitet und die Ergebnisse von der Ausgabeschicht generiert.
Da die Schichten miteinander verbunden sind, hängt jede Schicht von den Ergebnissen der vorherigen Schicht ab. Daher ist ein riesiger Datensatz unerlässlich, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren, damit das Deep-Studying-System lernt, den menschlichen Denkprozess nachzuahmen und weiter zu lernen.
(Lesen Sie auch: Der vollständige Leitfaden zur Bildannotation)
Wie wird KI darauf trainiert, das Bild zu erkennen?
Ein Laptop sieht und verarbeitet ein Bild ganz anders als ein Mensch. Für einen Laptop ist ein Bild nur eine Ansammlung von Pixeln – entweder als Vektorbild oder als Raster. In Rasterbildern ist jedes Pixel in einer Gitterform angeordnet, während sie in einem Vektorbild als Polygone unterschiedlicher Farben angeordnet sind.
Während der Datenorganisation wird jedes Bild kategorisiert und es werden physikalische Merkmale extrahiert. Schließlich wird die geometrische Kodierung in Beschriftungen umgewandelt, die die Bilder beschreiben. Diese Section – das Sammeln, Organisieren, Beschriften und Kommentieren von Bildern – ist entscheidend für die Leistung der Laptop Imaginative and prescient-Modelle.
Sobald die Deep-Studying-Datensätze präzise entwickelt sind, Erkennungsalgorithmen Arbeiten Sie daran, Muster aus den Bildern zu zeichnen.
Gesichtserkennung:
Die KI wird darauf trainiert, Gesichter zu erkennen, indem sie die Gesichtszüge einer Particular person abbildet und sie mit Bildern in der Deep-Studying-Datenbank vergleicht, um eine Übereinstimmung zu finden.
Objektidentifikation:
Mithilfe der Bilderkennungstechnologie können Sie interessante Objekte in einem ausgewählten Teil eines Bildes erkennen. Die visuelle Suche funktioniert zunächst, indem Objekte in einem Bild identifiziert und mit Bildern im Web verglichen werden.
Texterkennung:
Das Bilderkennungssystem hilft außerdem dabei, Textual content aus Bildern zu erkennen und ihn mittels optischer Zeichenerkennung in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln.
Die Bedeutung der professionellen Bildannotation in der KI-Entwicklung
Das Markieren und Beschriften von Daten ist ein zeitintensiver Prozess, der viel menschliche Arbeit erfordert. Diese beschrifteten Daten sind von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage für die Fähigkeit Ihres maschinellen Lernalgorithmus bilden, die menschliche visuelle Wahrnehmung zu verstehen und zu replizieren. Während einige KI-Bilderkennungsmodelle mithilfe von unüberwachtem maschinellem Lernen ohne beschriftete Daten funktionieren können, sind sie häufig mit erheblichen Einschränkungen verbunden. Um einen Bilderkennungsalgorithmus zu erstellen, der genaue und differenzierte Vorhersagen liefert, ist die Zusammenarbeit mit Experten für Bildannotation unerlässlich.
In der KI umfasst die Datenannotation die sorgfältige Beschriftung eines Datensatzes (der oft Tausende von Bildern enthält) durch die Zuweisung aussagekräftiger Tags oder die Kategorisierung jedes Bildes in eine bestimmte Klasse. Den meisten Unternehmen, die Software program und Modelle für maschinelles Lernen entwickeln, fehlen die Ressourcen und die Zeit, um diese akribische Aufgabe intern zu erledigen. Das Outsourcing dieser Arbeit ist eine intelligente, kostengünstige Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, die Arbeit effizient zu erledigen, ohne ein eigenes Beschriftungsteam schulen und unterhalten zu müssen.