Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Настройки cookie
Нажимая “Принять все файлы cookie”, вы соглашаетесь на сохранение файлов cookie на вашем устройстве с целью улучшения навигации по сайту, анализа использования сайта и помощи в наших маркетинговых усилиях. Подробнее
Изучите различные типы машинного обучения и методы глубокого обучения, используемые в приложениях компьютерного зрения, от обучения с учителем до трансферного обучения.
Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который помогает компьютерам учиться на основе данных, чтобы они могли самостоятельно принимать решения, не требуя детального программирования для каждой задачи. Оно включает в себя создание алгоритмических моделей, способных выявлять закономерности в данных. Обнаруживая закономерности в данных и обучаясь на них, эти алгоритмы могут постепенно улучшать свою производительность с течением времени.
Одной из областей, где машинное обучение играет решающую роль, является компьютерное зрение — область ИИ, которая фокусируется на визуальных данных. Компьютерное зрение использует машинное обучение, чтобы помочь компьютерам обнаруживать и распознавать закономерности в изображениях и видео. Благодаря достижениям в машинном обучении, мировая рыночная стоимость компьютерного зрения, по оценкам, составит около 175,72 миллиарда долларов США к 2032 году.
В этой статье мы рассмотрим различные типы машинного обучения, используемые в компьютерном зрении, включая обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и трансферное обучение, и то, какую роль каждый из них играет в различных приложениях. Давайте начнем!
Фактически, многие передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, построены на нейронных сетях.
Рис. 1. Сегментация сканов головного мозга с использованием Ultralytics YOLO11.
Существует несколько типов методов обучения в машинном обучении, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, трансферное обучение и обучение с подкреплением, которые расширяют границы возможного в компьютерном зрении. В следующих разделах мы рассмотрим каждый из этих типов, чтобы понять, как они способствуют развитию компьютерного зрения.
Изучение обучения с учителем
Обучение с учителем — это наиболее часто используемый тип машинного обучения. При обучении с учителем модели обучаются с использованием маркированных данных. Каждый вход помечается правильным выходом, что помогает модели учиться. Подобно тому, как ученик учится у учителя, эти маркированные данные действуют как руководство или надзор.
Во время обучения модели предоставляются как входные данные (информация, которую ей необходимо обработать), так и выходные данные (правильные ответы). Эта настройка помогает модели изучить связь между входами и выходами. Основная цель обучения с учителем состоит в том, чтобы модель обнаружила правило или закономерность, которая точно связывает каждый вход с его правильным выходом. С помощью этого сопоставления модель может делать точные прогнозы при столкновении с новыми данными. Например, распознавание лиц в компьютерном зрении использует обучение с учителем для идентификации лиц на основе этих изученных закономерностей.
Один из распространенных способов использования этого — разблокировка вашего смартфона с помощью распознавания лиц. Модель обучается на маркированных изображениях вашего лица, чтобы, когда вы захотите разблокировать свой телефон, она сравнивала изображение в реальном времени с тем, что она изучила. Если она обнаруживает совпадение, ваш телефон разблокируется.
Рис. 2. Распознавание лиц можно использовать для разблокировки смартфона.
Как работает обучение без учителя в ИИ?
Обучение без учителя — это тип машинного обучения, в котором используются немаркированные данные — модели не предоставляется никаких указаний или правильных ответов во время обучения. Вместо этого она учится самостоятельно обнаруживать закономерности и идеи.
Обучение без учителя определяет закономерности с помощью трех основных методов:
Кластеризация: Группирует вместе похожие точки данных. Это полезно для таких задач, как сегментация клиентов, где похожие клиенты могут быть сгруппированы на основе их поведения или атрибутов.
Ассоциация: Используется для выявления взаимосвязей между элементами, помогая выявить связи внутри данных (например, поиск продуктов, которые часто покупают вместе, при анализе рыночной корзины).
Понижение размерности: Упрощает наборы данных, удаляя избыточные функции, что помогает в визуализации и обработке.
Ключевым применением обучения без учителя является сжатие изображений, где такие методы, как кластеризация k-средних, уменьшают размер изображения, не влияя на визуальное качество. Пиксели группируются в кластеры, и каждый кластер представлен средним цветом, что приводит к изображению с меньшим количеством цветов и меньшим размером файла.
Рис. 3. Пример неконтролируемого сжатия изображений.
Однако обучение без учителя сталкивается с определенными ограничениями. Без предопределенных ответов ему может быть трудно обеспечить точность и оценкупроизводительности. Часто требуются ручные усилия для интерпретации результатов и маркировки групп, и он чувствителен к таким проблемам, как пропущенные значения и шум, которые могут повлиять на качество результатов.
Объяснение обучения с подкреплением
В отличие от обучения с учителем и обучения без учителя, обучение с подкреплением не опирается на обучающие данные. Вместо этого оно использует агентов нейронной сети для взаимодействия со средой для достижения конкретной цели.
Этот процесс включает в себя три основных компонента:
Агент: Обучающийся или принимающий решения субъект.
Окружающая среда: Все, с чем взаимодействует агент, будь то реальное или виртуальное.
Сигнал вознаграждения: Численное значение, присваиваемое после каждого действия, направляющее агента к цели.
Когда агент совершает действия, это влияет на окружающую среду, которая затем отвечает обратной связью. Обратная связь помогает агенту оценивать свои решения и корректировать свое поведение. Сигнал вознаграждения помогает агенту понять, какие действия приближают его к достижению цели.
Обучение с подкреплением является ключевым для таких вариантов использования, как автономное вождение и робототехника. В автономном вождении такие задачи, как управление транспортным средством, обнаружение объектов и предотвращение столкновений, обучаются на основе обратной связи. Модели обучаются с использованием агентов нейронных сетей для обнаружения пешеходов или других объектов и принятия соответствующих мер для избежания столкновений. Аналогично, в робототехнике обучение с подкреплением позволяет решать такие задачи, как манипулирование объектами и управление движением.
Отличным примером обучения с подкреплением в действии является проект OpenAI, где исследователи обучали AI-агентов играть в популярную многопользовательскую видеоигру Dota 2. Используя нейронные сети, эти агенты обрабатывали огромные объемы информации из игровой среды для принятия быстрых, стратегических решений. Благодаря постоянной обратной связи агенты учились и совершенствовались с течением времени, в конечном итоге достигнув уровня мастерства, достаточно высокого, чтобы победить некоторых из лучших игроков игры.
Трансферное обучение отличается от других типов обучения. Вместо обучения модели с нуля, оно использует предварительно обученную модель на большом наборе данных и дообучает ее для новой, но связанной задачи. Знания, полученные в ходе первоначального обучения, используются для улучшения производительности новой задачи. Трансферное обучение сокращает время, необходимое для обучения новой задаче, в зависимости от ее сложности. Оно работает путем сохранения начальных слоев модели, которые захватывают общие признаки, и замены последних слоев слоями новой конкретной задачи.
Перенос художественного стиля — интересное применение трансферного обучения в компьютерном зрении. Этот метод позволяет модели преобразовывать изображение в соответствии со стилем различных произведений искусства. Для достижения этого нейронная сеть сначала обучается на большом наборе изображений в сочетании с их художественными стилями. В ходе этого процесса модель учится идентифицировать общие признаки изображения и стилевые паттерны.
После того как модель обучена, ее можно дообучить для применения стиля конкретной картины к новому изображению. Сеть адаптируется к новому изображению, сохраняя при этом изученные стилевые особенности, что позволяет создать уникальный результат, сочетающий в себе исходный контент с выбранным художественным стилем. Например, вы можете взять фотографию горного хребта и применить стиль картины Эдварда Мунка «Крик», в результате чего получится изображение, которое запечатлевает сцену, но в смелом, выразительном стиле картины.
Рис. 5. Пример переноса художественного стиля с использованием трансферного обучения.
Взгляд на различия между типами машинного обучения
Теперь, когда мы рассмотрели основные типы машинного обучения, давайте рассмотрим каждый из них более подробно, чтобы помочь вам понять, какой из них лучше всего подходит для различных приложений.
Обучение с учителем: Этот тип очень точен при работе с размеченными данными, но требует большого количества данных и может быть чувствителен к шуму.
Обучение без учителя: Полезно для изучения неразмеченных данных для поиска скрытых закономерностей, хотя результаты могут быть менее точными и трудными для интерпретации.
Обучение с подкреплением: Обучает агентов принимать пошаговые решения в сложных средах, но часто требует значительной вычислительной мощности.
Трансферное обучение: Этот подход использует предварительно обученные модели для ускорения обучения и повышения производительности при решении новых задач, особенно когда данные ограничены.
Рис. 6. Сравнение всех типов машинного обучения. Изображение автора.
Выбор правильного типа машинного обучения зависит от нескольких факторов. Обучение с учителем хорошо работает, если у вас есть много размеченных данных и четкая задача. Обучение без учителя полезно для изучения данных или когда размеченных примеров мало. Обучение с подкреплением идеально подходит для сложных задач, требующих пошагового принятия решений, а трансферное обучение отлично подходит, когда данные ограничены или ресурсы ограничены. Принимая во внимание эти факторы, вы можете выбрать наиболее подходящий подход для своего проекта компьютерного зрения.
В заключение
Методы машинного обучения могут решать различные задачи, особенно в таких областях, как компьютерное зрение. Понимая различные типы, обучение с учителем, без учителя, с подкреплением и трансферное обучение, вы можете выбрать наилучший подход для своих нужд.
Обучение с учителем отлично подходит для задач, требующих высокой точности и размеченных данных, в то время как обучение без учителя идеально подходит для поиска закономерностей в неразмеченных данных. Обучение с подкреплением хорошо работает в сложных условиях, основанных на принятии решений, а трансферное обучение полезно, когда вы хотите опираться на предварительно обученные модели с ограниченными данными.
Каждый метод имеет уникальные сильные стороны и приложения, от распознавания лиц до робототехники и переноса художественного стиля. Выбор правильного типа может открыть новые возможности в таких отраслях, как здравоохранение, автомобилестроение и индустрия развлечений.
