Типы методов обучения ИИ, используемых в компьютерном зрении

Машинное обучение — это вид искусственного интеллекта (AI), который помогает компьютерам учиться на данных и самостоятельно принимать решения без необходимости подробно программировать каждую задачу. Оно включает создание алгоритмических моделей, способных выявлять закономерности в данных. Выявляя закономерности в данных и обучаясь на них, эти алгоритмы со временем постепенно улучшают свою эффективность.

Одной из областей, где машинное обучение играет ключевую роль, является компьютерное зрение — область ИИ, ориентированная на визуальные данные. Компьютерное зрение использует машинное обучение, чтобы помогать компьютерам обнаруживать и распознавать закономерности на изображениях и в видео. Благодаря достижениям в машинном обучении, по оценкам, к 2032 году мировая рыночная стоимость компьютерного зрения достигнет примерно 175,72 млрд долларов.

В этой статье мы рассмотрим различные типы машинного обучения, используемые в компьютерном зрении, включая обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением и перенос обучения, а также роль каждого из них в различных приложениях. Начнём!

Обзор машинного обучения в компьютерном зрении#

Компьютерное зрение опирается на машинное обучение, особенно на такие методы, как глубокое обучение и нейронные сети, чтобы интерпретировать и анализировать визуальную информацию. Эти методы позволяют компьютерам выполнять задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов на изображениях, классификация изображений по категориям и распознавание лиц. Машинное обучение также необходимо для работающих в реальном времени приложений компьютерного зрения, например для контроля качества в производстве и медицинской визуализации в здравоохранении. В таких случаях нейронные сети помогают компьютерам интерпретировать сложные визуальные данные, например анализировать снимки мозга, чтобы обнаруживать опухоли.

Фактически многие современные модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, построены на нейронных сетях.

Рис. 1. Сегментация снимков мозга с помощью Ultralytics YOLO11.

В машинном обучении есть несколько методов обучения, таких как обучение с учителем, обучение без учителя, перенос обучения 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.

Изучаем обучение с учителем#

Обучение с учителем — наиболее распространённый тип машинного обучения. При обучении с учителем модели обучаются на размеченных данных. Каждому входному значению соответствует правильный результат, что помогает модели учиться. Подобно обучению ученика у учителя, эти размеченные данные служат руководством или наставником.

Во время обучения модели предоставляются и входные данные (информация, которую ей нужно обработать), и выходные данные (правильные ответы). Такая настройка помогает модели изучить связь между входами и выходами. Главная цель обучения с учителем — найти правило или закономерность, которая точно связывает каждый вход с соответствующим правильным выходом. Благодаря этому соответствию модель может делать точные прогнозы при работе с новыми данными. Например, распознавание лиц в компьютерном зрении использует обучение с учителем, чтобы идентифицировать лица на основе изученных закономерностей.

Распространённый пример — разблокировка смартфона с помощью распознавания лица. Модель обучается на размеченных изображениях твоего лица, чтобы при попытке разблокировать телефон сравнить текущее изображение с изученными данными. Если она обнаруживает совпадение, телефон разблокируется.

Рис. 2. Распознавание лица можно использовать для разблокировки смартфона.

Как работает обучение без учителя в ИИ?#

Обучение без учителя — это тип машинного обучения, использующий неразмеченные данные: во время обучения модель не получает никаких указаний или правильных ответов. Вместо этого она самостоятельно учится находить закономерности и полезные сведения.

Обучение без учителя выявляет закономерности с помощью трёх основных методов:

• Кластеризация: объединяет похожие точки данных. Она полезна для таких задач, как сегментация клиентов, при которой похожих клиентов можно объединить на основе их поведения или характеристик.
• Ассоциация: используется для выявления связей между объектами и помогает обнаруживать взаимосвязи в данных (например, находить товары, которые часто покупают вместе, при анализе покупательской корзины).
• Снижение размерности: упрощает наборы данных за счёт удаления избыточных признаков, что облегчает визуализацию и обработку.

Одно из ключевых применений обучения без учителя — сжатие изображений, при котором такие методы, как кластеризация k-means, уменьшают размер изображения без ухудшения визуального качества. Пиксели объединяются в кластеры, а каждый кластер представляется усреднённым цветом, в результате чего изображение содержит меньше цветов и занимает меньше места.

Рис. 3. Пример сжатия изображения без учителя.

Однако у обучения без учителя есть определённые ограничения. Без заранее заданных ответов ему может быть сложно обеспечить точность и оценить эффективность. Для интерпретации результатов и маркировки групп часто требуются ручные усилия, а такие проблемы, как пропущенные значения и шум, могут влиять на качество результатов.

Объяснение обучения с подкреплением#

В отличие от обучения с учителем и без учителя, обучение с подкреплением не опирается на обучающие данные. Вместо этого агенты на основе нейронных сетей взаимодействуют со средой, чтобы достичь определённой цели.

Процесс включает три основных компонента:

• Агент: обучаемый компонент или лицо, принимающее решения.
• Среда: всё, с чем взаимодействует агент; она может быть реальной или виртуальной.
• Сигнал вознаграждения: числовое значение, выдаваемое после каждого действия и направляющее агента к цели.

По мере того как агент выполняет действия, он влияет на среду, которая затем отвечает обратной связью. Эта обратная связь помогает агенту оценивать свои решения и корректировать поведение. Сигнал вознаграждения помогает агенту понять, какие действия приближают его к цели.

Обучение с подкреплением играет ключевую роль в таких задачах, как автономное вождение и робототехника. При автономном вождении такие задачи, как управление автомобилем, обнаружение объектов и уклонение от них, решаются на основе обратной связи. Модели обучаются с помощью агентов на основе нейронных сетей обнаруживать пешеходов и другие объекты и предпринимать необходимые действия, чтобы избежать столкновения. Аналогично, в робототехнике обучение с подкреплением позволяет решать такие задачи, как манипулирование объектами и управление движением.

Отличный пример практического применения обучения с подкреплением — проект OpenAI, в рамках которого исследователи обучили ИИ-агентов играть в популярную многопользовательскую видеоигру Dota 2. Используя нейронные сети, эти агенты обрабатывали огромные объёмы информации из игровой среды, чтобы быстро принимать стратегические решения. Благодаря постоянной обратной связи агенты со временем учились и совершенствовались, в итоге достигнув уровня мастерства, достаточного для победы над некоторыми из лучших игроков игры.

Рис. 4. Интерпретация «Матрицы Dota» человеком и ИИ.

Основы переноса обучения#

Перенос обучения отличается от других типов обучения. Вместо того чтобы обучать модель с нуля, используется предварительно обученная модель, обученная на большом наборе данных, которую затем дообучают для новой, но связанной задачи. Знания, полученные во время первоначального обучения, используются для повышения эффективности при решении новой задачи. Перенос обучения сокращает время, необходимое для обучения новой задаче, в зависимости от её сложности. Этот подход сохраняет начальные слои модели, извлекающие общие признаки, и заменяет последние слои слоями для новой конкретной задачи.

Перенос художественного стиля — интересное применение переноса обучения в компьютерном зрении. Этот метод позволяет модели преобразовывать изображение в соответствии со стилем разных произведений искусства. Для этого нейронную сеть сначала обучают на большом наборе данных, состоящем из изображений и соответствующих им художественных стилей. В процессе обучения модель учится выявлять общие признаки изображений и закономерности стилей.

После обучения модель можно дообучить для применения стиля конкретной картины к новому изображению. Сеть адаптируется к новому изображению, сохраняя изученные особенности стиля, что позволяет создать уникальный результат, объединяющий исходное содержимое с выбранным художественным стилем. Например, можно взять фотографию горного хребта и применить к ней стиль «Крика» Эдварда Мунка, получив изображение, которое передаёт исходный пейзаж, но выполнено в смелой, выразительной манере картины.

Рис. 5. Пример переноса художественного стиля с использованием переноса обучения.

Различия между типами машинного обучения#

Теперь, когда мы рассмотрели основные типы машинного обучения, давай подробнее изучим каждый из них, чтобы понять, какой лучше подходит для разных приложений.

• Обучение с учителем: этот тип обеспечивает высокую точность при работе с размеченными данными, но требует большого объёма данных и может быть чувствителен к шуму.
• Обучение без учителя: полезно для исследования неразмеченных данных и поиска скрытых закономерностей, хотя результаты могут быть менее точными и сложнее для интерпретации.
• Обучение с подкреплением: обучает агентов принимать пошаговые решения в сложных средах, но часто требует значительных вычислительных ресурсов.
• Перенос обучения: этот подход использует предварительно обученные модели, чтобы ускорить обучение и повысить эффективность при решении новых задач, особенно когда данных мало.

Рис. 6. Сравнение всех типов машинного обучения. Изображение создано автором.

Выбор подходящего типа машинного обучения зависит от нескольких факторов. Обучение с учителем хорошо подходит, если у тебя много размеченных данных и чётко определённая задача. Обучение без учителя полезно для исследования данных или когда размеченных примеров мало. Обучение с подкреплением идеально для сложных задач, требующих пошагового принятия решений, а перенос обучения отлично подходит при ограниченном объёме данных или ресурсах. Учитывая эти факторы, ты можешь выбрать наиболее подходящий подход для своего проекта компьютерного зрения.

Подводя итоги#

Методы машинного обучения помогают решать самые разные задачи, особенно в таких областях, как компьютерное зрение. Понимая различия между типами — обучением с учителем, обучением без учителя, обучением с подкреплением и переносом обучения, — ты можешь выбрать оптимальный подход для своих задач.

Обучение с учителем отлично подходит для задач, требующих высокой точности и размеченных данных, а обучение без учителя — для поиска закономерностей в неразмеченных данных. Обучение с подкреплением хорошо работает в сложных сценариях, основанных на принятии решений, а перенос обучения полезен, когда нужно использовать предварительно обученные модели при ограниченном объёме данных.

Каждый метод обладает уникальными преимуществами и находит применение в таких областях, как распознавание лиц, робототехника и перенос художественного стиля. Правильный выбор типа обучения может открыть новые возможности в таких отраслях, как здравоохранение, автомобилестроение и индустрия развлечений.

Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применения AI в беспилотных автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀