Искусство и наука аннотаций изображений: технологии, лежащие в основе искусственного интеллекта и машинного обучения

Роджер Браун

Следовать

Стать человеком: журнал об искусственном интеллекте

--

Слушать

Делиться

Использование искусственного интеллекта (ИИ) становится все более распространенным в современном мире, поскольку мы видим его потенциал для радикального улучшения человеческой жизни всеми возможными способами. Автоматизируя рутинные задачи и процессы для оптимизации операций с повышенной эффективностью, точностью и экономичностью, ИИ произвел революцию практически во всех отраслях, будь то здравоохранение, образование, розничная торговля, финансы или сельское хозяйство..

Технология искусственного интеллекта постоянно развивается, позволяя машинам становиться все более совершенными и способными выполнять более сложные функции. Мы все испытали трансформацию, которую ИИ привнес в нашу жизнь, но является ли наше понимание настоящего искусства и науки, стоящих за этой технологией нового века, точным? Как мы понимаем аннотации к изображениям, базовую технологию искусственного интеллекта и машинного обучения (ML), а также ее важность для разработки точных и адекватных данных обучения ИИ для моделей машинного обучения?

Аннотации изображений лежат в основе искусственного интеллекта и машинного обучения, и в этой заметке представлен обзор различных подходов и методов, необходимых для достижения ИИ и разработки моделей с поддержкой ИИ.

Компьютерная программа или алгоритм, который интерпретирует данные, анализирует закономерности или распознает тенденции, известен как искусственный интеллект. Чтобы достичь этого, необходимо понимать алгоритмы и уметь применять их к реальным задачам с помощью ИИ. Для развития искусственного интеллекта необходимы творческий подход, интуиция и навыки решения проблем. Взяв это описание в целом, мы можем сделать вывод, что данные необходимы для разработки любой успешной системы искусственного интеллекта.

Предоставляя исходные данные для обучения и совершенствования алгоритмов, данные подпитывают искусственный интеллект и машинное обучение, позволяя им делать прогнозы, выявлять тенденции и автоматизировать процессы. Алгоритм машинного обучения или приложение ИИ можно настроить, используя данные для соответствия конкретным сценариям или вариантам использования. В искусственном интеллекте и машинном обучении данные дают возможность выявлять закономерности и взаимосвязи между переменными, и эти закономерности и взаимосвязи позволяют моделям принимать обоснованные решения. В целом это показывает, что чем больше у вас данных, тем лучше ваши модели искусственного интеллекта и машинного обучения.

Концепция искусственного интеллекта относится к машине или компьютеру, который может учиться на собственном опыте, соответствующим образом адаптировать свое поведение и выполнять задачи. Способность ИИ эффективно выполнять сложные задачи определяется аннотацией изображений, которая является ключевым фактором, определяющим его успех, и определяется как процесс маркировки изображений описательными метаданными. Поскольку он закладывает основу для приложений ИИ, его также часто называют «ядром ИИ и машинного обучения».

Еще на заре искусственного интеллекта аннотации изображений использовались для машинного обучения. 1950-е годы увидел развитие нейронных сетей, которые обучались с использованием изображений, помеченных вручную. Алгоритмы компьютерного зрения получили широкое распространение к 1970-м годам., а исследователи использовали аннотированные изображения для обучения алгоритмов ИИ.

Появление передовых алгоритмов машинного обучения в 1990-х годах позволило автоматизировать аннотирование изображений. Теперь можно обнаруживать и классифицировать объекты с помощью алгоритмов компьютерного зрения без необходимости маркировать изображения вручную. В результате развития алгоритмов глубокого обучения распознавание изображений стало более точным.

Алгоритмы компьютерного зрения обучаются с использованием больших наборов данных помеченных изображений и используются во многих отраслях, включая беспилотные автомобили и медицинскую диагностику. Аннотирование изображений также помогает улучшить алгоритмы распознавания лиц и позволяет обучать роботов выполнению задач.

Объекты на изображении можно помечать, определять границы, а метаданные можно генерировать с помощью аннотаций изображений, что является частью процесса подготовки данных для задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Маркировка изображений позволяет машинам точно распознавать объекты и символы, содержащиеся в них. Модели, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, должны иметь эту информацию, чтобы быть успешными и точными.