Типы методов обучения ИИ, используемых в компьютерном зрении

Обзор машинного обучения в компьютерном зрении

Компьютерное зрение опирается на машинное обучение, особенно на такие методы, как глубокое обучение и нейронные сети, для интерпретации и анализа визуальной информации. Эти методы позволяют компьютерам выполнять такие задачи компьютерного зрения, как обнаружение объектов на изображениях, классификация изображений по категориям и распознавание лиц. Машинное обучение также необходимо для приложений компьютерного зрения в реальном времени, таких как контроль качества в производстве и медицинская визуализация в здравоохранении. В этих случаях нейронные сети помогают компьютерам интерпретировать сложные визуальные данные, например, анализировать снимки мозга для обнаружения опухолей. 

На самом деле, многие передовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, построены на основе нейронных сетей. 

‍

В машинном обучении существует несколько типов методов обучения, таких как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с передачей и обучение с подкреплением, которые расширяют границы возможного в компьютерном зрении. В следующих разделах мы рассмотрим каждый из этих типов, чтобы понять, какой вклад они вносят в компьютерное зрение.

Изучение контролируемого обучения

Контролируемое обучение - наиболее распространенный тип машинного обучения. При контролируемом обучении модели тренируются на помеченных данных. Каждый входной сигнал маркируется правильным выходным сигналом, что помогает модели обучаться. Подобно тому, как ученик учи тся у учителя, эти помеченные данные выступают в качестве руководства или супервизора.

Во время обучения модели предоставляются как входные данные (информация, которую нужно обработать), так и выходные (правильные ответы). Такая схема помогает модели изучить связь между входными и выходными данными. Основная цель контролируемого обучения заключается в том, чтобы модель обнаружила правило или закономерность, которая точно связывает каждый вход с правильным выходом. Благодаря такому сопоставлению модель может делать точные прогнозы при получении новых данных. Например, распознавание лиц в компьютерном зрении опирается на контролируемое обучение, чтобы идентифицировать лица на основе этих выученных шаблонов.

Чаще всего для этого используется разблокировка смартфона с помощью распознавания лица. Модель обучается на помеченных изображениях вашего лица, поэтому, когда вы разблокируете телефон, она сравнивает живое изображение с тем, чему научилась. Если она обнаруживает совпадение, телефон разблокируется.

‍

Как работает неконтролируемое обучение в искусственном интеллекте?

Неподконтрольное обучение - это тип машинного обучения, в котором используются немаркированные данные: в процессе обучения модели не дается никаких указаний или правильных ответов. Вместо этого она самостоятельно учится находить закономерности и выводы. 

Неподконтрольное обучение выявляет закономерности с помощью трех основных методов: 

• Кластеризация: Группирует похожие точки данных вместе. Это полезно для таких задач, как сегментация клиентов, когда похожие клиенты могут быть сгруппированы на основе их поведения или атрибутов.
• Ассоциация: Используется для выявления взаимосвязей между элементами, помогая обнаружить связи в данных (например, поиск товаров, часто покупаемых вместе, при анализе рыночной корзины).
• Уменьшение размерности: Упрощает наборы данных, удаляя избыточные признаки, что помогает в визуализации и обработке. 

Ключевое применение обучения без контроля - сжатие изображений, когда такие методы, как кластеризация k-means, позволяют уменьшить размер изображения без ухудшения его качества. Пиксели группируются в кластеры, и каждый кластер представляется средним цветом, в результате чего изображение содержит меньше цветов и имеет меньший размер файла.

‍

Однако обучение без контроля сталкивается с определенными ограничениями. Не имея заранее определенных ответов, оно может испытывать трудности с точностью и оценкой эффективности. Оно часто требует ручных усилий для интерпретации результатов и маркировки групп, а также чувствительно к таким проблемам, как пропущенные значения и шум, которые могут повлиять на качество результатов.

Обучение с применением подкрепления

В отличие от контролируемого и неконтролируемого обучения, обучение с подкреплением не опирается на обучающие данные. Вместо этого оно использует нейросетевые агенты для взаимодействия с окружающей средой для достижения определенной цели. 

Этот процесс включает в себя три основных компонента:

• Агент: Обучающийся или лицо, принимающее решение.
  ‍
• Окружение: Все, с чем взаимодействует агент, которое может быть реальным или виртуальным.
  ‍
• Сигнал вознаграждения: Численное значение, выдаваемое после каждого действия и направляющее агента к цели.

Выполняя действия, агент воздействует на окружающую среду, которая отвечает ему обратной связью. Обратная связь помогает агенту оценить свой выбор и скорректировать поведение. Сигнал о вознаграждении помогает агенту понять, какие действия приближают его к достижению цели.

Обучение с подкреплением является ключевым для таких областей применения, как автономное вождение и робототехника. При автономном вождении такие задачи, как управление транспортным средством, обнаружение и предотвращение столкновений с объектами, обучаются на основе обратной связи. С помощью нейросетевых агентов обучаются модели, позволяющие обнаруживать пешеходов или другие объекты и предпринимать соответствующие действия, чтобы избежать столкновения. 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, в рамках которого исследователи обучали агентов искусственного интеллекта играть в популярную многопользовательскую видеоигру Dota 2. Используя нейронные сети, эти агенты обрабатывали огромные объемы информации из игрового окружения и принимали быстрые стратегические решения. Благодаря постоянной обратной связи агенты учились и совершенствовались, в итоге достигнув уровня мастерства, достаточного для победы над лучшими игроками игры. 

‍

Понимание основ трансферного обучения

Трансферное обучение отличается от других типов обучения. Вместо того чтобы обучать модель с нуля, она использует предварительно обученную модель на большом наборе данных и настраивает ее для новой, но смежной задачи. Знания, полученные в ходе первоначального обучения, используются для повышения эффективности выполнения новой задачи. Трансферное обучение сокращает время обучения для новой задачи в зависимости от ее сложности. Оно работает за счет сохранения начальных слоев модели, отражающих общие характеристики, и замены конечных слоев на те, которые относятся к новой конкретной задаче. 

Передача художественного стиля - интересное применение трансферного обучения в компьютерном зрении. Эта техника позволяет модели преобразовывать изображение в соответствии со стилем различных произведений искусства. Для этого нейронная сеть сначала обучается на большом наборе данных изображений, сопоставленных с их художественными стилями. В ходе этого процесса модель учится определять общие особенности изображения и стилевые паттерны.

После обучения модели ее можно точно настроить, чтобы применить стиль конкретной картины к новому изображению. Сеть адаптируется к новому изображению, сохраняя при этом изученные стилевые особенности, что позволяет ей создать уникальный результат, сочетающий оригинальное содержание с выбранным художественным стилем. Например, можно сфотографировать горный хребет и применить к нему стиль картины Эдварда Мунка "Крик". В результате получится изображение, передающее сцену, но в смелом, экспрессивном стиле картины.

‍

Обзор различий между типами машинного обучения

Теперь, когда мы рассмотрели основные типы машинного обучения, давайте подробнее остановимся на каждом из них, чтобы помочь вам понять, что лучше всего подходит для различных приложений.

• Контролируемое обучение: Этот тип отличается высокой точностью при работе с маркированными данными, но требует большого количества данных и может быть чувствителен к шуму.
  ‍
• Неподконтрольное обучение: Полезно для изучения неразмеченных данных с целью поиска скрытых закономерностей, хотя результаты могут быть менее точными и сложными для интерпретации.
  ‍
• Обучение с подкреплением: Обучает агентов принимать пошаговые решения в сложных условиях, но часто требует значительных вычислительных мощностей.
  ‍
• Трансферное обучение: Этот подход использует предварительно обученные модели для ускорения обучения и повышения производительности на новых задачах, особенно при ограниченности данных.

‍

Выбор правильного типа машинного обучения зависит от нескольких факторов. Контролируемое обучение хорошо работает при наличии большого количества помеченных данных и четкой задачи. Неконтролируемое обучение полезно для изучения данных или при недостатке помеченных примеров. Обучение с подкреплением идеально подходит для сложных задач, требующих пошагового принятия решений, а обучение с передачей данных - в условиях нехватки данных или ограниченных ресурсов. Учитывая эти факторы, вы сможете выбрать наиболее подходящий подход для вашего проекта по компьютерному зрению.

Подведение итогов

Методы машинного обучения позволяют решать самые разные задачи, особенно в таких областях, как компьютерное зрение. Понимая различные типы, контролируемое, неконтролируемое, подкрепляющее и передаточное обучение, вы сможете выбрать лучший подход для своих нужд.

 Контролируемое обучение отлично подходит для задач, требующих высокой точности и наличия маркированных данных, а неконтролируемое обучение идеально для поиска закономерностей в немаркированных данных. Обучение с применением подкрепления хорошо работает в сложных задачах, основанных на принятии решений, а обучение с передачей данных полезно, когда вы хотите построить модель на основе предварительно обученных моделей при ограниченном количестве данных. 

Каждый метод обладает уникальными преимуществами и возможностями применения: от распознавания лиц до робототехники и передачи художественного стиля. Выбор правильного типа может открыть новые возможности в таких отраслях, как здравоохранение, автомобилестроение и развлечения.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в самодвижущихся автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀