27 сентября 2024 г.
Узнайте, как машинное обучение и интеллектуальный анализ данных помогают компьютерному зрению, стимулируя прогресс в здравоохранении, электронной коммерции, разработке беспилотных автомобилей и принятии решений в реальном времени.
Искусственный интеллект (ИИ) — это мощная технология, которая отлично справляется с анализом различных типов данных и обучением на их основе с течением времени. Например, компьютерное зрение, раздел ИИ, фокусируется на понимании визуальных данных. Другой важной областью является машинное обучение (МО), которое, наряду с интеллектуальным анализом данных, играет большую роль в улучшении моделей компьютерного зрения. Интеллектуальный анализ данных заключается в поиске полезных закономерностей в больших наборах данных, в то время как машинное обучение использует эти закономерности для обучения моделей ИИ выполнению задач без необходимости подробных инструкций.
Эти технологии становятся все более распространенными в таких отраслях, как беспилотные автомобили, финансы и производство, поскольку они значительно развились в последние годы. В этой статье мы разберем, что такое интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, как они используются в компьютерном зрении и как они работают вместе, чтобы стимулировать прогресс в таких областях, как здравоохранение. Давайте начнем!
Машинное обучение позволяет машинам учиться так же, как это делают люди, используя данные и алгоритмы для выявления закономерностей и принятия решений с минимальным участием человека. По мере того как эти системы подвергаются воздействию данных с течением времени, они постепенно делают более точные прогнозы.
Процесс работает путем использования алгоритмов для прогнозирования или классификации на основе входных данных. Сначала алгоритм выявляет закономерности и делает первоначальное обоснованное предположение или вывод. Чтобы оценить точность, функция ошибки сравнивает выходные данные модели с известными примерами, и затем система корректирует свои параметры, чтобы минимизировать любые ошибки. Этот цикл оценки и корректировки продолжается автоматически до тех пор, пока модель не достигнет желаемого уровня производительности.
Существует четыре основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, частично контролируемое обучение и обучение с подкреплением. Давайте рассмотрим каждый из них:
.png)
Интеллектуальный анализ данных — это процесс изучения и анализа больших наборов данных для поиска скрытых закономерностей, тенденций и ценной информации, которые не сразу очевидны. Он включает в себя преобразование необработанных данных в полезную информацию с помощью комбинации статистических методов, машинного обучения и инструментов управления базами данных для выявления связей и закономерностей в данных.
Процесс начинается со сбора данных из различных источников, таких как базы данных или электронные таблицы, и организации их в структурированный формат. Затем данные очищаются для удаления любых ошибок, несоответствий или недостающих деталей, чтобы убедиться в их точности. Как только данные готовы, для их анализа используются передовые алгоритмы и статистические методы.
Вот некоторые из наиболее распространенных методов, используемых для анализа данных:
Эти методы помогают извлекать значимые закономерности и информацию из данных. Затем результаты интерпретируются и представляются таким образом, чтобы они были понятными и практически применимыми, превращая необработанные данные в ценную информацию, которая может помочь вам принимать обоснованные решения.
Существует множество областей применения в различных отраслях, где машинное обучение и интеллектуальный анализ данных могут иметь огромное значение. Чтобы понять влияние этих технологий, мы используем розничную торговлю в качестве примера.
Машинное обучение может быть особенно полезным для розничных продавцов, которые полагаются на онлайн-продажи. Крупные предприятия, такие как eBay и Amazon, используют интегрированные инструменты машинного обучения на протяжении всего цикла продаж. Один из основных способов использования машинного обучения в розничной торговле — сопоставление продуктов. Оно включает в себя выявление и связывание идентичных товаров в разных каталогах, что полезно для сравнения цен, создания сводных страниц продуктов и выявления пробелов в ассортименте. В то время как ручное сопоставление подходит для небольших каталогов, машинное обучение позволяет эффективно обрабатывать гораздо более крупные каталоги. Оно также облегчает различные типы сопоставлений продуктов, такие как точные совпадения, близкие совпадения, совпадения по изображениям, совпадения по атрибутам, совпадения по категориям и междоменные совпадения.
Интересным применением интеллектуального анализа данных в розничной торговле является понимание поведения клиентов, особенно посредством сегментации клиентов. Клиенты могут быть сгруппированы на основе общих характеристик, таких как демография, модели покупок, история предыдущих покупок и т. д. Розничные продавцы могут использовать эти группы для создания новых маркетинговых стратегий для охвата текущих и будущих покупателей.
Говоря о поведении клиентов, еще одним важным вариантом использования интеллектуального анализа данных в розничной торговле является анализ оттока клиентов, также известный как отток или потеря клиентов. Розничные продавцы могут получить представление о том, какие типы клиентов уходят, почему они уходят и как улучшить удержание. Хотя некоторый уровень оттока неизбежен, выявление закономерностей с помощью интеллектуального анализа данных позволяет розничным продавцам предпринимать активные шаги, такие как предложение специальных сделок или купонов, для снижения оттока клиентов.
.png)
Компьютерное зрение — это, по сути, подмножество машинного обучения, которое фокусируется на обучении компьютеров интерпретировать визуальные данные из изображений и видео. Между тем, интеллектуальный анализ данных может поддерживать приложения компьютерного зрения путем анализа огромных объемов необработанных данных для выявления наиболее релевантных изображений для обучения моделей. Это важно, поскольку помогает убедиться, что модель учится на лучших примерах, сокращая объем ненужных данных и помогая ей сосредоточиться на том, что важно. В результате интеллектуальный анализ данных помогает моделям компьютерного зрения работать более эффективно и точно, улучшая задачи, такие как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров.
Чтобы понять синергию машинного обучения, интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, давайте рассмотрим пример приложения в сфере здравоохранения.
Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и компьютерное зрение способствуют значительным достижениям в здравоохранении. Медицинские учреждения, такие как Johns Hopkins Medicine в США, используют эти технологии для анализа медицинских изображений и раннего выявления заболеваний и аномалий, таких как опухоли. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, можно использовать для анализа изображений для выявления любых отклонений, в то время как машинное обучение может находить закономерности в записях пациентов, которые могут указывать на потенциальные проблемы со здоровьем. Затем интеллектуальный анализ данных может вмешаться для поиска в огромных объемах связанных данных, чтобы помочь найти эффективные методы лечения или возможные лекарства. Объединяя эти технологии, медицинские работники могут более точно диагностировать состояния и разрабатывать лучшие планы лечения, в конечном итоге улучшая результаты лечения пациентов.
.png)
Несмотря на то, что приложения, использующие компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, предлагают различные преимущества, следует учитывать некоторые ограничения. Эти инновации часто нуждаются в огромных объемах данных для хорошей работы, и конфиденциальность данных может вызывать беспокойство. Например, системы компьютерного зрения в розничных магазинах могут собирать и обрабатывать данные о потребителях, и важно, чтобы потребители были проинформированы о том, что их данные собираются.
Помимо проблем конфиденциальности данных, сложность моделей компьютерного зрения является еще одной проблемой. Может быть трудно понять, как эти модели приходят к определенному результату при попытке принять обоснованные решения. Несмотря на эти проблемы, принимается все больше и больше мер, которые делают решения на основе ИИ более ответственными и беспроблемными. Например, такие методы, как федеративное обучение, становятся все более популярными, поскольку они позволяют разрабатывать ИИ, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности.
Федеративное обучение — это метод, который помогает моделям учиться на данных, сохраняя при этом данные в их исходном местоположении. Вместо сбора всех данных в центральной базе данных модель обучается непосредственно на отдельных устройствах или серверах, на которых хранятся данные. Затем эти устройства отправляют обратно только обновления модели, а не фактические данные. Затем обновления модели принимаются во внимание для улучшения общей модели.
Как машинное обучение, так и интеллектуальный анализ данных играют очень важную роль в компьютерном зрении. Они помогают анализировать большие объемы визуальных данных, выявлять важные идеи и улучшать различные области, такие как здравоохранение, онлайн-покупки и самоуправляемые автомобили. Хотя существуют проблемы, такие как защита конфиденциальности и понимание сложных моделей, новые методы, такие как федеративное обучение, помогают решать эти проблемы. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, они, вероятно, приведут к улучшению принятия решений и большему количеству инноваций во многих областях, что сделает нашу жизнь более эффективной и взаимосвязанной.
Интересуетесь ИИ? Ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы увидеть наш вклад в ИИ, и не забудьте взаимодействовать с нашим сообществом. Узнайте, как мы переопределяем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.
