5 июня 2025 г.
Узнайте, как обучение с подкреплением в приложениях компьютерного зрения помогает системам видеть, принимать решения и совершенствоваться в реальных приложениях в разных отраслях.
Искусственный интеллект (ИИ) можно объяснить так: это область, ориентированная на воссоздание того, как человек думает и учится. Именно отсюда берет начало идея методов обучения в ИИ, которые представляют собой различные методы, позволяющие машинам улучшать свою работу с течением времени, как это делают люди.
Ранее мы изучили основные методы обучения ИИ, включая контролируемое, неконтролируемое, подкрепляющее и передаточное обучение, а также то, как каждый из них играет важную роль в обработке информации и принятии решений в моделях ИИ.
Сегодня мы подробнее рассмотрим обучение с подкреплением- метод, который учит системы искусственного интеллекта обучаться на основе опыта, взаимодействуя с окружающей средой и совершенствуясь на основе обратной связи. В частности, мы рассмотрим, как обучение с подкреплением может быть применено в приложениях компьютерного зрения - системах, позволяющих машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего мира.
Объединение таких концепций, как обучение с подкреплением и компьютерное зрение, открывает новые захватывающие возможности и является активной областью исследований. Это позволяет системам искусственного интеллекта распознавать то, что они видят, и принимать обоснованные решения на основе этой визуальной информации.
Обучение с подкреплением - это направление машинного обучения, в котором агент ИИ обучается, выполняя действия и получая обратную связь в виде поощрений или наказаний. Цель состоит в том, чтобы выяснить, какие действия приводят к наилучшим результатам с течением времени.
Обучение с подкреплением можно сравнить с дрессировкой собаки. Когда собака садится по команде, вы даете ей лакомство. Через некоторое время собака усваивает, что сидение ведет к получению вознаграждения. В обучении с подкреплением агент или модель ИИ похож на собаку; среда - это окружающий мир, а вознаграждение помогает ему понять, правильный ли шаг он сделал.
Это отличается от контролируемого обучения, когда модели ИИ показывают множество примеров правильных ответов. Например, модели можно показать фотографию собаки и сказать: "Это собака".
С другой стороны, обучение с применением подкрепления не опирается на помеченные данные. Вместо этого оно предполагает обучение путем опробования различных действий и извлечения уроков из полученных результатов, подобно тому, как вы играете в игру и выясняете, какие ходы помогают вам выиграть.
Обучение с подкреплением имеет решающее значение для задач, в которых решения принимаются шаг за шагом, и каждый выбор меняет то, что происходит дальше. Этот тип обучения используется в стратегических видеоиграх, чтобы сделать игровой процесс более сложным и увлекательным для игроков.
Подумайте, как вы учитесь кататься на велосипеде. Поначалу вы можете упасть. Но с практикой вы начинаете понимать, что помогает вам сохранять равновесие. Чем больше вы катаетесь, тем лучше вы становитесь. Вы учитесь на практике, а не просто когда вам говорят, что делать.
Обучение с подкреплением работает аналогичным образом для ИИ. Он учится через опыт - пробуя различные действия, наблюдая за тем, что происходит, и постепенно улучшая свою способность делать правильный выбор с течением времени.
Вот обзор некоторых ключевых компонентов обучения с подкреплением:
Благодаря совместному использованию этих компонентов обучение с подкреплением позволяет системам ИИ научиться эффективному поведению путем постоянных проб и ошибок. С каждой попыткой агент становится все лучше в выборе действий, которые приводят к более высоким вознаграждениям и лучшим результатам.
Компьютерное зрение используется для таких задач, как обнаружение объектов на изображениях, классификация того, что изображено на картинке, и сегментирование изображения на различные части. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживают такие задачи и могут быть использованы для создания эффективных приложений, позволяющих получать визуальные данные.
Однако когда эти задачи Vision AI объединяются с обучением с подкреплением, в результате получается решение AI, которое не просто видит, но и учится действовать на основе визуальных данных и становится лучше с течением времени.
Интересным примером применения обучения с подкреплением в компьютерном зрении является использование роботов на складах. Роботы, оснащенные камерами и системами компьютерного зрения, могут анализировать окружающую обстановку, определять, где находится каждый товар, определять его форму и размер, а также понимать, как он расположен на полке.
Каждый раз, когда робот пытается поднять предмет, он получает обратную связь - успех, если предмет поднят правильно, или неудачу, если он упал. Со временем робот учится, какие действия лучше всего подходят для разных предметов. Вместо того чтобы следовать фиксированному набору инструкций, он постоянно совершенствуется благодаря опыту.
Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое обучение с подкреплением и какова его роль в компьютерном зрении, давайте рассмотрим несколько примеров совместного использования обучения с подкреплением и компьютерного зрения.
Автономные транспортные средства могут полагаться как на ИИ видения для понимания окружающей обстановки, так и на обучение с подкреплением для принятия решений на основе увиденного. Отличным примером этого в действии является AWS DeepRacer.
AWS DeepRacer - это полностью автономный гоночный автомобиль масштаба 1/18, который учится управлять автомобилем с помощью камеры и обучения с подкреплением. Вместо того чтобы получать указания о том, что делать, он сам разбирается в ситуации, пробуя, совершая ошибки и учась на них.
Камера этого крошечного автомобиля работает как пара глаз, фиксируя трассу впереди. На основе увиденного машина учится управлять и развивать скорость. С каждым кругом она становится все лучше. Например, он может научиться проходить более широкие повороты или замедляться перед крутыми поворотами, изучив опыт прошлых попыток.
Обучение DeepRacer начинается в виртуальной среде, где модель отрабатывает и совершенствует свои навыки вождения. После достижения определенного уровня мастерства эти навыки переносятся на реальные трассы с физическими автомобилями.
Увлекательная область исследований, которая привлекает все больше внимания, - интеграция искусственного интеллекта и обучения с подкреплением в роботизированную хирургию. На данный момент эта область применения остается в значительной степени теоретической. Исследователи проводят моделирование в виртуальной среде.
Однако первые эксперименты показывают многообещающие результаты, позволяющие предположить, что хирургические роботы смогут выполнять сложные и деликатные операции с большей точностью, адаптивностью и минимальным вмешательством человека.
Например, представьте ситуацию, когда нужно аккуратно снять кусок марли с хирургического участка. Робот, оснащенный Vision AI, сначала проанализирует сцену, используя сегментацию для идентификации марли и окружающих тканей.
Обучение с подкреплением поможет роботу-хирургу решить, как подойти к задаче, определить лучший угол для захвата марли, силу давления и способ ее поднятия без нарушения близлежащих чувствительных зон. Со временем, благодаря многократным тренировкам в симулированной среде, робот научится выполнять эти тонкие, критически важные движения с возрастающим мастерством и уверенностью.
Обучение с подкреплением позволяет системам искусственного интеллекта выйти за рамки простого распознавания и начать принимать решения на основе того, что они видят. Это открывает новые возможности в таких областях, как робототехника, автоматизация и взаимодействие в реальном времени.
Вот некоторые из ключевых преимуществ интеграции обучения с подкреплением в рабочие процессы Vision AI:
С другой стороны, следует учитывать некоторые ограничения обучения с подкреплением:
Обучение с подкреплением в проектах по компьютерному зрению позволяет системам искусственного интеллекта понимать окружающую обстановку и учиться действовать на основе опыта. Благодаря таким моделям, как Ultralytics YOLO11, обеспечивающим обнаружение объектов в режиме реального времени, система может принимать обоснованные решения на основе того, что она видит.
Этот подход выходит за рамки традиционных методов, позволяя искусственному интеллекту совершенствоваться путем проб и обратной связи, а не полагаться только на данные, полученные с помощью меток. Он поддерживает непрерывное обучение и помогает создавать более гибкие, адаптивные и интеллектуальные системы Vision AI, которые становятся лучше с течением времени.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в мир искусственного интеллекта. Хотите начать собственные проекты в области компьютерного зрения? Изучите наши возможности лицензирования. Узнайте больше об искусственном интеллекте в производстве и искусственном зрении в автомобильной промышленности на страницах наших решений.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI
AR
