0 просмотров

Что такое восприятие в машинном обучении?

Юлия Князиева

по Юлия Князиева, главный редактор
20 октября 2022 г. . Поделиться в LinkedIn Опубликовать в Twitter

Оглавление

  1. Что означает машинное восприятие в ИИ?
  2. Восприятие в искусственном интеллекте: технологии и приложения
    1. Машинное зрение
    2. Машинный слух
    3. Машинное прикосновение
    4. Машинное обоняние и вкус

    Что означает машинное восприятие в ИИ?

    Машины на шаг ближе к человеку

    Как вы уже знаете, основной принцип, которым руководствуются все системы машинного обучения, заключается в том, чтобы помочь им интерпретировать особенности человеческого мозга как можно точнее. Таким образом, машины лучше понимают окружающий мир, но при этом учатся развивать и применять свои сенсорные возможности. Итак, что такое машинное восприятие и как оно работает на практике? Восприятие в ИИ подразумевает способность машин использовать входные данные от датчиков (например, камер, LiDAR, RADAR, микрофонов, беспроводных сигналов, тактильных датчиков и т. д.), чтобы узнать о многих аспектах мира.. Например, машинное восприятие — это когда оно может определить положение объекта или траекторию движения на сцене. Однако речь идет не только о проблемах со зрением, но и со слухом и другими сенсорными системами. Акустика, зрение и машинное обучение составляют три основных направления исследований машинного восприятия. Кроме того, машинное восприятие имеет множество применений, включая изучение и управление интеллектуальными машинами, такими как автономные системы. Он также применяется для разработки интеллектуальных роботов, а также систем распознавания голоса и перевода. Таким образом, восприятие ИИ является важным шагом, помогающим машинам понимать и реагировать на изменения в окружающей среде.

    Восприятие в искусственном интеллекте: технологии и приложения

    Машины работают с шаблонами, а люди работают со своей нервной системой.

    Как форма искусственного интеллекта, машинное восприятие направлено на обеспечение компьютерных систем необходимым аппаратным и программным обеспечением для распознавания изображений, звуков и даже прикосновений. Таким образом, взаимодействие между людьми и машинами может быть значительно улучшено.Подключенное оборудование является основным средством, с помощью которого компьютеры поглощают информацию и реагируют на свое окружение. До недавнего времени машины могли обрабатывать ввод только с помощью клавиатуры или мыши, но технологические достижения в аппаратном и программном обеспечении позволили системам ИИ воспринимать мир способом, сравнимым с человеком. Это включает в себя разработки в области компьютерного зрения, машинного слуха и машинного осязания, а также последние достижения в области искусственного интеллекта, способного ощущать запах и вкус. Основная цель машинного восприятия — наделить машины сенсомоторными функциями, чтобы помочь им имитировать способности человеческого восприятия с помощью технической системы. Тем не менее, остается вопрос: у людей есть нервная система, чтобы распознавать закономерности и реагировать на внешний мир, но как машины справляются с этой задачей без нервной системы? Системы обнаружения на основе машинного обучения работают с шаблонами — машины изучают и классифицируют их, что является процессом, известным как распознавание образов. Короче говоря, машины учат распознавать закономерности в каждой задаче, для которой они назначены, включая распознавание изображений, распознавание рукописного текста, обнаружение объектов и т. д., путем анализа сенсорных данных. Распознавание образов машинного обучения на самом деле очень похоже на человеческое, потому что они оба стремятся определить, содержит ли определенный вход шаблон.

    Машинное зрение

    Область компьютерного зрения набрала обороты в последние годы с целью научить машины видеть и понимать визуальные данные так же, как люди. CV охватывает методы сбора, обработки, анализа и понимания реальных изображений/видео и многомерных данных. Таким образом, модели машинного обучения могут принимать решения, выдавая числовую или символьную информацию.Сегодня машинное зрение широко применяется в основных отраслях промышленности в виде технологий распознавания лиц, анализа медицинских изображений, отслеживания поз человека, обнаружения объектов, моделирования 3D-сцен, видеонаблюдения и распознавания видео, и это лишь некоторые из них.

    Машинный слух

    Ключевые способности человеческого слуха уже интегрированы в системы машинного обучения (например, Alexa, Google Assistant, Siri), чтобы помочь им понять аудиоданные (например, речь или музыку). И человеческий, и машинный подходы к прослушиванию (также известному как компьютерное прослушивание) имеют одну общую черту: восприятие звука, управляемое вниманием. Машинный слух имеет широкий спектр применений, таких как запись и сжатие музыки, синтез речи, а также распознавание голоса. Многие из этих решений машинного обучения интегрированы в смартфоны, голосовые помощники и автомобили. Более того, у машин появилась способность фокусироваться на одном звуке, блокируя окружающий шум и конкурирующие звуки, что известно как анализ слуховой сцены.

    Машинное прикосновение

    Хотя процесс машинного распознавания визуальных или звуковых данных кажется вполне работоспособной идеей, можно усомниться в их способности развивать осязание. Тем не менее, машинное прикосновение сегодня стало реальностью, машины и компьютеры теперь могут обрабатывать тактильную информацию для тактильного восприятия свойств поверхности и ловкости. Это, в свою очередь, позволяет машинам приобретать интеллектуальные рефлексы и лучше взаимодействовать с окружающей средой. Однако машинам еще предстоит открыть одно тактильное ощущение, а именно боль (измерение физического дискомфорта человека).

    Машинное обоняние и вкус

    Машинное обучение стремительно развивается, и теперь машины можно научить чувствовать обоняние и вкус. Исследователи ИИ создают машины, которые могут обнаруживать и измерять запахи, известные как машинное обоняние. Это возможно с помощью инструмента, известного как «электронный нос», для обнаружения и классификации веществ в воздухе.Более того, существует также технология, называемая «электронный язык», которая аналогичным образом определяет и измеряет вкусы. Он может преобразовывать сенсорные данные во вкусовые паттерны.

    Какие преимущества может предложить машинное восприятие?

    Как машины обрабатывают сенсорные данные для извлечения знаний?

    Поощрение восприятия в машинном обучении имеет ряд преимуществ для современного бизнеса:

    • Точность. Сбор и анализ вычислительных данных требуют точного подхода. Таким образом, анализ данных с использованием моделей, основанных на человеческих чувствах, будет более точным, чем использование только человеческого анализа.
    • Эффективность. Системный анализ и обработка могут выполняться значительно быстрее, чем это делает сотрудник-человек. Будет меньше ошибок и больше времени, если количество действий, подверженных человеческим ошибкам, будет сокращено.
    • Предиктивная аналитика. Один из способов заменить потребительское тестирование — получить данные, обработанные с помощью органов чувств, аналогичных человеческим. Машинное восприятие может помочь предприятиям предвидеть, как клиент или пользователь воспримет новый товар, место или услугу.
    • Рекомендации. Перцептивный интеллект повышает предсказательную силу моделей машинного обучения, а также может предсказать, какие продукты и услуги люди захотят приобрести. Таким образом, предложение новых товаров и услуг на основе предпочтений клиентов, подтвержденных данными, создает дополнительную возможность для получения дохода.
    • Робототехника. Обрабатывающая промышленность массово внедряет машины с роботизированными возможностями. Компании могут значительно ограничить количество ошибок, добавляя навыки машинного зрения или тактильной реакции. Интеллектуальные роботы, которые могут видеть ошибки и реагировать на сбои оборудования, могут избавить компанию от необходимости платить за дорогостоящий ремонт и замену.

    Маркировка данных для машинного восприятия: автоматическая или ручная?

    Для любого проекта ИИ, чтобы ваша модель машинного обучения работала, вам нужен приличный объем данных. Конечно, он должен быть аннотирован, чтобы система давала точные и надежные результаты.Многие исследования показывают, что большая часть усилий, направленных на работу над проектом в области искусственного интеллекта, уходит на получение качественных размеченных данных.

    Таким образом, маркировка данных имеет решающее значение для моделей искусственного интеллекта визуального восприятия (например, беспилотных транспортных средств, дронов или роботов), которым требуются фотографии с тегами для понимания окружения и принятия соответствующих мер. Здесь процесс маркировки визуальных данных, таких как изображения или видео, играет фундаментальную роль в компьютерном зрении, поскольку он делает целевые объекты видимыми и узнаваемыми для машин. В частности, аннотация изображения имеет большое значение для маркировки данных изображения с использованием необходимых инструментов и программного обеспечения.

    Кроме того, вам необходимо выбрать подходящий метод маркировки данных, который лучше всего подходит для вашего проекта. Существует два известных типа аннотирования данных: автоматически или вручную. Оба предлагают свои плюсы и минусы, поэтому ваше решение будет основываться на ваших конкретных требованиях. Несмотря на то, что подход, управляемый человеком, по-прежнему часто используется, технологии движутся в направлении полностью автоматической маркировки данных.

    Заключительные слова о восприятии в ИИ: как технологии служат человеческим чувствам

    Нужны ли ИИ человеческие чувства?

    Машинное восприятие в области искусственного интеллекта действительно является быстрорастущей областью с широким спектром текущих и будущих приложений. Это интригующая область исследования, поскольку она демонстрирует усилия, которые люди и системы искусственного интеллекта прилагают, чтобы сблизить нас.

    До сих пор обсуждались только основы машинного восприятия, наряду с кратким обсуждением их способности к человеческому зрению, слуху, обонянию и вкусу. Мы подчеркнули, как эта удивительная способность систем машинного обучения решает проблему обучения машин понимать и понимать изображения, звуки, музыку и другую информацию из реального мира. Следовательно, благодаря моделям восприятия ИИ появилось множество новых приложений, которые требуют хорошо аннотированных данных для получения наиболее точных результатов.

    Стоит отметить, что этот процесс длительный и трудоемкий, а это значит, что иногда вам может понадобиться помощь профессионалов, которые могут предоставить вам обучающие наборы данных для вашей модели машинного обучения.

    Команда Label Your Data может стать вашим верным партнером в этом путешествии. Поэтому не стесняйтесь и отправьте нам свои сенсорные данные, чтобы получить безопасную и качественную услугу маркировки данных!

    Юлия Князиева

    по Юлия Князиева
    20 октября 2022 г. . Поделиться в LinkedIn Опубликовать в Twitter

    Получайте еженедельную электронную почту каждый раз, когда мы публикуем что-то новое:

    голоса
    Рейтинг статьи
    Статья в тему:  Как искусственный интеллект использует IoT
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector