27 сентября 2024 г.
Узнайте, как машинное обучение и добыча данных помогают компьютерному зрению, способствуя прогрессу в здравоохранении, электронной коммерции, создании самоуправляемых автомобилей и принятии решений в реальном времени.
Искусственный интеллект (ИИ) - это мощная технология, которая позволяет анализировать различные типы данных и со временем учиться на их основе. Например, компьютерное зрение, отрасль ИИ, фокусируется на понимании визуальных данных. Другой важной областью является машинное обучение (ML), которое, наряду с анализом данных, играет большую роль в улучшении моделей компьютерного зрения. Добыча данных - это поиск полезных закономерностей в больших массивах данных, а машинное обучение использует эти закономерности для обучения моделей ИИ, чтобы они могли решать задачи, не требующие подробных инструкций.
Эти технологии становятся все более распространенными в таких отраслях, как производство самодвижущихся автомобилей, финансы и производство, поскольку за последние годы они сильно выросли. В этой статье мы расскажем, что такое интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, как они используются в компьютерном зрении и как они работают вместе для достижения прогресса в таких областях, как здравоохранение. Давайте начнем!
Машинное обучение позволяет машинам учиться так же, как и люди, используя данные и алгоритмы для выявления закономерностей и принятия решений при минимальном руководстве со стороны человека. По мере того как эти системы со временем получают данные, они постепенно делают все более точные прогнозы.
Этот процесс осуществляется с помощью алгоритмов, позволяющих делать прогнозы или классификации на основе входных данных. Сначала алгоритм выявляет закономерности и делает первоначальное обоснованное предположение или вывод. Чтобы оценить точность, функция ошибок сравнивает выходные данные модели с известными примерами, а затем система настраивает свои параметры, чтобы минимизировать любые ошибки. Этот цикл оценки и настройки продолжается автоматически, пока модель не достигнет желаемого уровня производительности.
В целом существует четыре типа машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое и обучение с подкреплением. Давайте рассмотрим каждый из них:
.png)
Добыча данных - это процесс изучения и анализа больших массивов данных с целью поиска скрытых закономерностей, тенденций и ценных идей, которые не очевидны сразу. Он включает в себя 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 различных источников, например баз данных или электронных таблиц, и организации их в структурированный формат. Затем данные очищаются, чтобы удалить все ошибки, несоответствия или недостающие детали, чтобы убедиться в их точности. Когда данные готовы, для их анализа используются современные алгоритмы и статистические методы.
Вот некоторые из наиболее распространенных методов, используемых для анализа данных:
Эти методы помогают извлечь из данных значимые закономерности и выводы. Полученные результаты интерпретируются и представляются таким образом, чтобы они были понятны и действенны, превращая необработанные данные в ценные сведения, которые помогут вам принимать обоснованные решения.
Существует множество приложений в различных отраслях, где машинное обучение и интеллектуальный анализ данных могут принести огромную пользу. Чтобы понять влияние этих технологий, рассмотрим в качестве примера индустрию розничной торговли.
Машинное обучение может быть особенно полезным для розничных компаний, которые полагаются на онлайн-продажи. Такие крупные предприятия, как eBay и Amazon, используют интегрированные инструменты машинного обучения во всех циклах продаж. Одним из основных способов использования машинного обучения в розничной торговле является подбор товаров. Он включает в себя выявление и связывание идентичных товаров в разных каталогах, что полезно для сравнения цен, создания консолидированных страниц товаров и выявления недостатков продукции. В то время как ручное сопоставление работает с небольшими каталогами, ML позволяет эффективно обрабатывать гораздо более крупные каталоги. Он также облегчает различные типы сопоставления товаров, такие как точное сопоставление, близкое сопоставление, сопоставление изображений, сопоставление атрибутов, сопоставление категорий и междоменное сопоставление.
Интересным применением интеллектуального анализа данных в розничной торговле является понимание поведения покупателей, в частности, путем их сегментации. Клиентов можно объединить в группы на основе общих характеристик, таких как демография, характер покупок, история предыдущих покупок и т. д. Ритейлеры могут использовать эти группировки для создания новых маркетинговых стратегий, чтобы охватить текущих и будущих покупателей.
Говоря о поведении покупателей, следует отметить, что еще одним важным направлением использования интеллектуального анализа данных в розничной торговле является анализ оттока, также известного как отток или потеря покупателей. Ритейлеры могут получить представление о том, какие типы клиентов уходят, почему они уходят и как улучшить процесс удержания. Хотя определенный уровень оттока неизбежен, выявление закономерностей с помощью анализа данных позволяет ритейлерам принимать упреждающие меры, например предлагать специальные предложения или купоны, чтобы сократить потери клиентов.
.png)
Компьютерное зрение - это подмножество машинного обучения, которое направлено на обучение компьютеров интерпретации визуальных данных из изображений и видео. В то же время поиск данных может помочь приложениям компьютерного зрения, анализируя огромные объемы исходных данных, чтобы определить наиболее релевантные изображения для обучения модели. Это очень важно, поскольку позволяет убедиться в том, что модель обучается на лучших примерах, сокращая количество ненужных данных и помогая сосредоточиться на главном. В результате анализ данных помогает моделям компьютерного зрения работать более эффективно и точно, улучшая такие задачи, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров.
Чтобы понять синергию ML, интеллектуального анализа данных и компьютерного зрения, давайте рассмотрим пример их применения в сфере здравоохранения.
Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и компьютерное зрение являются движущей силой прогресса в здравоохранении. Такие медицинские учреждения, как Johns Hopkins Medicine в США, используют эти технологии для анализа медицинских изображений и раннего обнаружения заболеваний и аномалий, таких как опухоли. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут использоваться для анализа изображений с целью выявления каких-либо отклонений, а машинное обучение позволяет находить в записях пациентов закономерности, которые могут указывать на потенциальные проблемы со здоровьем. В свою очередь, интеллектуальный анализ данных позволяет найти в огромных массивах данных эффективные методы лечения или возможные способы лечения. Сочетание этих технологий позволяет медицинским работникам более точно диагностировать заболевания и разрабатывать более эффективные планы лечения, что в конечном итоге улучшает состояние пациентов.
.png)
Несмотря на то, что приложения, использующие компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, обладают различными преимуществами, необходимо учитывать некоторые ограничения. Для успешной работы этих инноваций часто требуются огромные объемы данных, и конфиденциальность данных может стать проблемой. Например, системы компьютерного зрения в магазинах розничной торговли могут собирать и обрабатывать данные о потребителях, и важно, чтобы потребители были проинформированы о том, что их данные собираются.
Помимо вопросов конфиденциальности данных, еще одной проблемой является сложность моделей компьютерного зрения. При попытке принять взвешенное решение бывает сложно понять, как эти модели приходят к определенному результату. Несмотря на эти проблемы, принимаются все новые и новые меры, которые делают решения в области ИИ более ответственными и беспроблемными. Например, такие методы, как федеративное обучение, становятся все более популярными, поскольку они позволяют развивать ИИ, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности.
Федеративное обучение - это метод, который помогает моделям обучаться на данных, сохраняя их в исходном месте. Вместо того чтобы собирать все данные в центральной базе, модель обучается непосредственно на отдельных устройствах или серверах, на которых хранятся данные. Эти устройства отправляют обратно только обновления модели, а не фактические данные. Обновления модели затем учитываются для улучшения общей модели.
Машинное обучение и добыча данных играют очень важную роль в компьютерном зрении. Они помогают анализировать большие объемы визуальных данных, выявлять важные моменты и улучшать различные области, такие как здравоохранение, интернет-магазины и самодвижущиеся автомобили. Хотя существуют проблемы, такие как защита конфиденциальности и понимание сложных моделей, новые методы, такие как объединенное обучение, помогают решить эти вопросы. По мере развития этих технологий они, вероятно, приведут к улучшению процесса принятия решений и появлению новых инноваций во многих областях, делая нашу жизнь более эффективной и взаимосвязанной.
Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ, и не забудьте принять участие в работе нашего сообщества. Узнайте, как мы пересматриваем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.
.webp)
