探索机器学习和数据挖掘如何帮助计算机视觉,从而推动医疗保健、电子商务、自动驾驶汽车和实时决策的进步。

探索机器学习和数据挖掘如何帮助计算机视觉,从而推动医疗保健、电子商务、自动驾驶汽车和实时决策的进步。
人工智能 (AI) 是一项强大的技术,擅长分析不同类型的数据并从中不断学习。例如,计算机视觉是人工智能的一个分支,专注于理解视觉数据。另一个重要的领域是机器学习 (ML),它与数据挖掘一起,在改进计算机视觉模型方面发挥着重要作用。数据挖掘是指在大型数据集中寻找有用的模式,而机器学习则利用这些模式来训练 AI 模型,使其无需详细指令即可处理任务。
由于近年来这些技术发展迅速,因此在 自动驾驶汽车、金融 和 制造业 等行业中变得越来越普遍。在本文中,我们将分解数据挖掘和机器学习的概念、它们在计算机视觉中的应用方式,以及它们如何协同工作以推动 医疗保健 等领域的进步。让我们开始吧!
机器学习使机器能够以类似于人类的方式学习,使用数据和算法来识别模式并在最少的人工指导下做出决策。随着这些系统随着时间的推移接触到数据,它们会逐渐做出更准确的预测。
该过程的工作原理是使用算法根据输入数据进行预测或分类。该算法首先识别模式并进行初始的有根据的猜测或推断。为了衡量准确性,误差函数将模型的输出与已知示例进行比较,然后系统调整其参数以最大限度地减少任何误差。这种评估和调整的循环会自动持续进行,直到模型达到所需的性能水平。
通常有四种类型的机器学习:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。让我们来看看它们中的每一个:
数据挖掘是指探索和分析大型数据集,以发现隐藏的模式、趋势和不易察觉的宝贵见解的过程。它涉及通过结合统计技术、机器学习和数据库管理工具,将原始数据转化为有用的信息,从而识别数据中的关联和模式。
该过程首先从不同来源(如数据库或电子表格)收集数据,并将其组织成结构化格式。然后,对数据进行清理,以消除任何错误、不一致或缺失的细节,确保其准确性。数据准备就绪后,使用高级算法和统计方法对其进行分析。
以下是一些用于分析数据的最常用技术:
这些技术有助于从数据中提取有意义的模式和见解。然后,对这些发现进行解释和呈现,使其易于理解和操作,将原始数据转化为有价值的见解,从而帮助您做出明智的决策。
在许多行业的各种应用中,机器学习和数据挖掘可以发挥巨大的作用。为了理解这些技术的影响,我们将以 零售业 为例。
机器学习对于依赖在线销售的 零售商 尤其有用。像 eBay 和 Amazon 这样的大型企业正在其整个销售周期中使用集成的机器学习工具。零售企业使用它的主要方式之一是产品匹配。它涉及识别和链接不同目录中的相同商品,这有助于价格比较、创建合并的产品页面以及发现产品缺口。虽然手动匹配适用于小型目录,但 ML 使处理更大的目录成为可能。它还有助于不同类型的产品匹配,例如完全匹配、近似匹配、图像匹配、属性匹配、类别匹配和跨域匹配。
数据挖掘在零售业中一个有趣的应用是了解客户行为,特别是通过客户细分。可以根据共同特征(如人口统计、购物模式、之前的购买历史等)对客户进行分组。零售商可以使用这些分组来创建新的营销策略,以吸引当前和未来的买家。
说到客户行为,数据挖掘在零售业的另一个重要用例是流失分析,也称为客户流失或损失。零售商可以深入了解哪些类型的客户正在离开、他们离开的原因以及如何提高客户保留率。虽然一定程度的客户流失是不可避免的,但通过数据挖掘识别模式使零售商能够采取积极措施,例如提供特别优惠或优惠券,以减少客户流失。
计算机视觉实际上是机器学习的一个子集,专注于教计算机解释来自图像和视频的视觉数据。同时,数据挖掘可以通过分析大量的原始数据来识别用于模型训练的最相关图像来支持计算机视觉应用。这很关键,因为它有助于确保模型从最佳示例中学习,减少不必要的数据,并帮助它专注于重要内容。因此,数据挖掘有助于计算机视觉模型更高效、更准确地工作,从而改进任务,如目标检测、图像分类和实例分割。
要了解 ML、数据挖掘和计算机视觉的协同作用,让我们看一个在医疗保健领域的应用示例。
机器学习、数据挖掘和计算机视觉正在推动 医疗保健 领域的重大进步。美国的 约翰·霍普金斯医院 等医疗机构正在使用这些技术来分析 医学图像,并及早发现疾病和异常,例如 肿瘤。像 Ultralytics YOLOv8 这样的计算机视觉模型可用于分析图像以识别任何异常情况,而机器学习可以发现患者记录中可能表明潜在 健康 问题的模式。然后,数据挖掘可以介入以搜索大量相关数据,以帮助 寻找有效的治疗方法或可能的治愈方法。通过结合这些技术,医疗保健专业人员 可以更准确地诊断病情并制定更好的治疗计划,最终改善 患者的治疗效果。
即使使用计算机视觉、数据挖掘和机器学习的应用程序提供了各种好处,但仍有一些局限性需要考虑。这些创新通常需要大量数据才能良好运行,并且数据隐私可能是一个问题。例如,零售商店中的计算机视觉系统可能会收集和处理消费者数据,因此告知消费者他们的数据正在被收集非常重要。
除了数据隐私问题外,计算机视觉模型的复杂性是另一个问题。在尝试做出明智的决策时,可能难以理解这些模型如何得出某个输出。尽管存在这些挑战,但越来越多的措施正在实施,使 AI 解决方案更负责任和无缝。例如,联邦学习等技术越来越受欢迎,因为它们可以在确保隐私保护的同时实现 AI 开发。
联邦学习是一种帮助模型从数据中学习的方法,同时将数据保留在其原始位置。它不是将所有数据收集在中央数据库中,而是直接在保存数据的各个设备或服务器上训练模型。然后,这些设备仅发回模型更新,而不是实际数据。然后,将模型更新考虑在内以改进整体模型。
机器学习和数据挖掘在计算机视觉中都扮演着非常重要的角色。 它们帮助分析大量的视觉数据,揭示重要的见解,并改善医疗保健、在线购物和自动驾驶汽车等各个领域。 尽管存在挑战,例如保护隐私和理解复杂的模型,但联邦学习等新方法正在帮助解决这些问题。 随着这些技术的不断进步,它们可能会在许多领域带来更好的决策和更多的创新,使我们的生活更加高效和互联。
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