Роль машинного обучения и интеллектуального анализа данных в компьютерном зрении

Искусственный интеллект (AI) — это мощная технология, которая отлично справляется с анализом разных типов данных и со временем учится на них. Например, компьютерное зрение, одна из областей AI, сосредоточено на понимании визуальных данных. Ещё одна важная область — машинное обучение (ML), которое вместе с интеллектуальным анализом данных играет большую роль в улучшении моделей компьютерного зрения. Интеллектуальный анализ данных помогает находить полезные закономерности в больших наборах данных, а машинное обучение использует эти закономерности для обучения моделей AI выполнению задач без необходимости в подробных инструкциях.

Эти технологии всё чаще применяются в таких отраслях, как беспилотные автомобили, финансы и производство, поскольку за последние годы они значительно развились. В этой статье мы разберём, что такое интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, как их используют в компьютерном зрении и как они вместе способствуют прогрессу в таких областях, как здравоохранение. Начнём!

Что такое машинное обучение?#

Машинное обучение позволяет машинам учиться примерно так же, как люди, используя данные и алгоритмы для выявления закономерностей и принятия решений при минимальном участии человека. По мере того как эти системы со временем получают доступ к данным, их прогнозы постепенно становятся точнее.

Этот процесс основан на использовании алгоритмов для построения прогнозов или выполнения классификации на основе входных данных. Сначала алгоритм выявляет закономерности и делает первоначальное обоснованное предположение или вывод. Чтобы оценить точность, функция ошибки сравнивает результат работы модели с известными примерами, после чего система корректирует свои параметры, чтобы минимизировать ошибки. Этот цикл оценки и корректировки продолжается автоматически, пока модель не достигнет нужного уровня производительности.

Обычно выделяют четыре типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, полуобучение и обучение с подкреплением. Давай рассмотрим каждый из них:

• Обучение с учителем: алгоритмы учатся на размеченных данных, чтобы предсказывать результаты для новых входных данных. Системы фильтрации спама в почтовых сервисах используют обучение с учителем.

• Обучение без учителя: в отличие от обучения с учителем, этот метод работает с неразмеченными данными. Алгоритм самостоятельно выявляет закономерности или группирует данные на основе сходства, без каких-либо указаний. Такой подход часто используют для обнаружения аномалий.

• Полуобучение: этот подход сочетает небольшой объём размеченных данных с большим набором неразмеченных данных. Алгоритм учится на обоих типах данных, повышая точность, поэтому такой метод полезен, когда разметка данных ограничена или слишком дорога.

• Обучение с подкреплением: в этом случае алгоритм учится, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждения или штрафы в зависимости от своих действий. Он постоянно совершенствуется, стремясь максимизировать вознаграждения, и часто используется в таких областях, как робототехника, игры и беспилотные автомобили.

Рис. 1. Типы машинного обучения.

Что такое интеллектуальный анализ данных?#

Интеллектуальный анализ данных — это процесс исследования и анализа больших наборов данных для поиска скрытых закономерностей, тенденций и ценных выводов, которые не сразу заметны. Он включает преобразование необработанных данных в полезную информацию с помощью сочетания статистических методов, машинного обучения и инструментов управления базами данных для выявления связей и закономерностей в данных.

Процесс начинается со сбора данных из разных источников, например баз данных или электронных таблиц, и их организации в структурированном формате. Затем данные очищаются от ошибок, несоответствий и пропусков, чтобы обеспечить их точность. После подготовки данных для их анализа применяются продвинутые алгоритмы и статистические методы.

Вот некоторые из наиболее распространённых методов анализа данных:

• Классификация: распределение данных по заранее определённым категориям на основе выявленных закономерностей.
• Кластеризация: объединение похожих точек данных для выявления естественных групп внутри набора данных.
• Ассоциация: выявление взаимосвязей между переменными, например поиск закономерностей в товарах, которые часто покупают вместе.

Эти методы помогают извлекать из данных значимые закономерности и выводы. Затем результаты интерпретируются и представляются в понятной и применимой форме, превращая необработанные данные в ценные выводы, которые помогают тебе принимать обоснованные решения.

Рис. 2. Этапы интеллектуального анализа данных.

Изучение применений машинного обучения и интеллектуального анализа данных#

Существует множество применений в разных отраслях, где машинное обучение и интеллектуальный анализ данных могут существенно изменить ситуацию. Чтобы понять влияние этих технологий, рассмотрим в качестве примера розничную торговлю.

Машинное обучение может быть особенно полезно для розничных продавцов, которые зависят от онлайн-продаж. Крупные компании, такие как eBay и Amazon, используют интегрированные инструменты машинного обучения на всех этапах продаж. Один из основных способов применения этой технологии в розничной торговле — сопоставление товаров. Оно включает выявление и связывание идентичных товаров в разных каталогах, что помогает сравнивать цены, создавать объединённые страницы товаров и находить пробелы в ассортименте. Ручное сопоставление подходит для небольших каталогов, но ML позволяет эффективно работать с гораздо более крупными каталогами. Кроме того, оно поддерживает разные типы сопоставления товаров: точное, приблизительное, по изображению, по атрибутам, по категории и междоменное.

Рис. 3. Типы сопоставления товаров.

Интересное применение интеллектуального анализа данных в розничной торговле — изучение поведения клиентов, особенно с помощью сегментации клиентов. Клиентов можно группировать на основе общих характеристик, таких как демография, модели покупок, история предыдущих покупок и т. д. Розничные продавцы могут использовать эти группы для разработки новых маркетинговых стратегий, чтобы охватить текущих и будущих покупателей.

Если говорить о поведении клиентов, ещё один важный вариант применения интеллектуального анализа данных в розничной торговле — анализ оттока, также известный как анализ ухода или потери клиентов. Розничные продавцы могут получить сведения о том, какие категории клиентов уходят, почему они это делают и как повысить их удержание. Хотя определённый уровень оттока неизбежен, выявление закономерностей с помощью интеллектуального анализа данных позволяет розничным продавцам принимать упреждающие меры, например предлагать специальные скидки или купоны, чтобы сократить потерю клиентов.

Рис. 4. Сегментация клиентов.

Связь между ML, интеллектуальным анализом данных и компьютерным зрением#

Компьютерное зрение фактически является частью машинного обучения, которая учит компьютеры интерпретировать визуальные данные из изображений и видео. В то же время интеллектуальный анализ данных может поддерживать приложения компьютерного зрения, анализируя огромные объёмы необработанных данных для выявления наиболее подходящих изображений для обучения моделей. Это важно, поскольку помогает модели учиться на лучших примерах, сокращает объём ненужных данных и позволяет сосредоточиться на главном. В результате интеллектуальный анализ данных помогает моделям компьютерного зрения работать эффективнее и точнее, улучшая выполнение таких задач, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров.

Изучение приложений, использующих ML, интеллектуальный анализ данных и компьютерное зрение#

Чтобы понять синергию ML, интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, рассмотрим пример приложения в сфере здравоохранения.

Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и компьютерное зрение способствуют значительным достижениям в сфере здравоохранения. Медицинские учреждения, такие как Johns Hopkins Medicine в США, используют эти технологии для анализа медицинских изображений и раннего обнаружения заболеваний и аномалий, например опухолей. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, можно использовать для анализа изображений и выявления патологий, а машинное обучение может находить в медицинских записях закономерности, указывающие на возможные проблемы со здоровьем. Затем интеллектуальный анализ данных может просматривать огромные объёмы связанных данных, чтобы помочь найти эффективные методы лечения или возможные способы излечения. Объединение этих технологий позволяет медицинским специалистам точнее диагностировать заболевания и разрабатывать более эффективные планы лечения, что в конечном итоге улучшает исходы лечения пациентов.

Рис. 5. Использование YOLOv8 для обнаружения опухолей.

Проблемы и дальнейшие направления#

Хотя приложения, использующие компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение дают различные преимущества, необходимо учитывать и некоторые ограничения. Для эффективной работы этим инновациям часто требуются огромные объёмы данных, а конфиденциальность данных может вызывать опасения. Например, системы компьютерного зрения в розничных магазинах могут собирать и обрабатывать данные о покупателях, поэтому важно информировать покупателей о сборе их данных.

Помимо проблем с конфиденциальностью данных, ещё одной проблемой является сложность моделей компьютерного зрения. Пытаясь принимать обоснованные решения, бывает трудно понять, как именно эти модели приходят к определённому результату. Несмотря на эти трудности, появляется всё больше мер, которые делают решения AI более ответственными и удобными. Например, такие методы, как федеративное обучение, становятся популярнее, поскольку позволяют развивать AI, одновременно обеспечивая защиту конфиденциальности.

Федеративное обучение — это метод, который помогает моделям учиться на данных, сохраняя сами данные в исходном месте. Вместо сбора всех данных в централизованной базе модель обучается непосредственно на отдельных устройствах или серверах, где хранятся данные. Затем эти устройства отправляют обратно только обновления модели, а не сами данные. Эти обновления учитываются для улучшения общей модели.

Основные выводы#

И машинное обучение, и интеллектуальный анализ данных играют очень важную роль в компьютерном зрении. Они помогают анализировать большие объёмы визуальных данных, выявлять важные выводы и развивать такие области, как здравоохранение, онлайн-шопинг и беспилотные автомобили. Несмотря на такие проблемы, как защита конфиденциальности и понимание сложных моделей, новые методы, например федеративное обучение, помогают решать эти задачи. По мере развития этих технологий они, вероятно, приведут к более эффективному принятию решений и появлению новых инноваций во многих сферах, делая нашу жизнь эффективнее и повышая связанность между людьми и системами.

Интересуешься AI? Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о нашем вкладе в развитие AI, и не забудь присоединиться к нашему сообществу. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий AI.