Что такое обучение нейронных сетей и где стоит это упоминать

Основным строительным блоком глубокого обучения (частью чего и является компьютерное зрение) является искусственный нейрон, который связан с другими нейронами в системе, называемой искусственной нейронной сетью, грубой аналогией человеческого мозга.

Одна нейронная сеть может содержать миллионы, а то и миллиарды нейронов, организованных в более сложные слои или структуры, в зависимости от архитектуры сети. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, выполняет математические вычисления на этих входах и отправляет результат другим связанным нейронам. Нейроны также имеют внутренние параметры, известные как «веса», которые влияют на силу их выходных данных в остальной части сети.

В зависимости от задачи модели компьютерного зрения обучаются на больших наборах размеченных определенным образом данных (изображений и/или видео). Для каждой точки входных данных сеть выдает прогноз в качестве выходных, которые затем сравниваются с достоверными выходными данными. Если прогноз сети неверен, веса нейронов в сети корректируются с помощью процесса, известного как обратное распространение ошибки, что повышает вероятность того, что система в следующий раз выдаст правильный ответ.

Человек не способен выполнять такую работу четко и качественно, из-за необходимости обработки большого количества информации и применения многочисленных алгоритмов ее оценки и построения логических выводов.

Обучение моделей компьютерного зрения может быть очень трудозатратным с точки зрения как времени, так и усилий, поскольку наборы данных для нужной вам задачи изначально могут быть недоступны. Например, если вы хотите обучить модель ИИ распознавать человеческие лица на изображении, вам понадобится большой набор изображений, каждое из которых снабжено аннотацией с указанием местоположения лица (лиц), но такие данные уже имеются в общем доступе и задача считается классической.

После завершения обучения и достижения сетью удовлетворительного уровня точности архитектура сети и веса сохраняются в сжатом формате, известном как «модель». Затем вы можете развернуть эту модель в реальной среде использования, например в облаке или на локальном устройстве, расположенном непосредственной на объекте эксплуатации, и проверять ее работоспособность на реальных данных.

Имеется возможность обучать и развертывать модели ИИ для решения чрезвычайно широкого круга задач, что может дать вам большое преимущество среди конкурентов. Перейдем к примерам типовых задач по распознаванию образов, которые внедрялись в том числе и с нашими экспертами на реальных объектах.

Примеры использования компьютерного зрения

Благодаря технологическим достижениям и новым исследованиям в области глубокого обучения и нейронных сетей область компьютерного зрения добилась больших успехов как в точности, так и в скорости, с современными моделями, которые могут сравняться или даже превзойти производительность человека во многих задачах. То есть на текущем этапе развития в применении компьютерного зрения есть реальная ценность для бизнеса.

Не будет преувеличением сказать, что компьютерное зрение можно использовать для обработки любых визуальных данных — от неподвижных изображений до видео, от инфракрасных до рентгеновских лучей. Вы можете обучить модель ИИ распознавать любой шаблон или черту в этих визуальных данных, включая объекты, лица, действия и многое другое.