Tipi di tecniche di apprendimento dell'intelligenza artificiale utilizzate nella computer vision

L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale (AI) che aiuta i computer a imparare dai dati in modo che possano prendere decisioni da soli, senza bisogno di una programmazione dettagliata per ogni compito. Si tratta di creare modelli algoritmici in grado di identificare schemi nei dati. Identificando gli schemi nei dati e imparando da essi, questi algoritmi possono migliorare gradualmente le loro prestazioni nel tempo.

Un'area in cui l 'apprendimento automatico gioca un ruolo cruciale è la computer vision, un campo dell'IA che si concentra sui dati visivi. La computer vision utilizza l'apprendimento automatico per aiutare i computer a rilevare e riconoscere i modelli nelle immagini e nei video. Grazie ai progressi dell'apprendimento automatico, si stima che il valore del mercato globale della computer vision sarà di circa 175,72 miliardi di dollari entro il 2032. 

In questo articolo analizzeremo i diversi tipi di apprendimento automatico utilizzati nella computer vision, tra cui l'apprendimento supervisionato, non supervisionato, di rinforzo e di trasferimento, e come ognuno di essi svolge un ruolo in diverse applicazioni. Iniziamo!

Panoramica dell'apprendimento automatico nella visione artificiale

La computer vision si basa sull'apprendimento automatico, in particolare su tecniche come il deep learning e le reti neurali, per interpretare e analizzare le informazioni visive. Questi metodi permettono ai computer di eseguire attività di computer vision come il rilevamento di oggetti nelle immagini, la classificazione delle immagini per categoria e il riconoscimento dei volti. L'apprendimento automatico è essenziale anche per le applicazioni di computer vision in tempo reale, come il controllo qualità nel settore manifatturiero e l'imaging medico nel settore sanitario. In questi casi, le reti neurali aiutano i computer a interpretare dati visivi complessi, come l'analisi delle scansioni cerebrali per individuare i tumori. 

Infatti, molti modelli avanzati di visione computerizzata, come ad esempio Ultralytics YOLO11sono costruiti su reti neurali. 

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Esistono diversi tipi di metodi di apprendimento automatico, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento per trasferimento e l'apprendimento per rinforzo, che stanno spingendo i confini di ciò che è possibile fare nella computer vision. Nelle sezioni seguenti esploreremo ciascuno di questi tipi per capire come contribuiscono alla computer vision.

Esplorare l'apprendimento supervisionato

L'apprendimento supervisionato è il tipo di apprendimento automatico più comunemente utilizzato. Nell'apprendimento supervisionato, i modelli vengono addestrati utilizzando dati etichettati. Ogni input viene etichettato con l'output corretto, che aiuta il modello ad apprendere. Come uno studente che impara da un insegnante, questi dati etichettati fungono da guida o da supervisore.

Durante l'addestramento, al modello vengono forniti sia i dati di input (le informazioni che deve elaborare) sia i dati di output (le risposte corrette). Questa impostazione aiuta il modello a imparare la connessione tra input e output. L'obiettivo principale dell'apprendimento supervisionato è che il modello scopra una regola o un modello che colleghi accuratamente ogni input all'output corretto. Grazie a questa mappatura, il modello può fare previsioni accurate quando incontra nuovi dati. Ad esempio, il riconoscimento facciale nella computer vision si basa sull'apprendimento supervisionato per identificare i volti in base ai modelli appresi.

Un uso comune è lo sblocco dello smartphone con il riconoscimento facciale. Il modello viene addestrato su immagini etichettate del tuo volto in modo che, quando vai a sbloccare il telefono, confronta l'immagine dal vivo con ciò che ha appreso. Se rileva una corrispondenza, il telefono si sblocca.

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Come funziona l'apprendimento non supervisionato nell'IA?

L'apprendimento non supervisionato è un tipo di apprendimento automatico che utilizza dati non etichettati: al modello non vengono fornite indicazioni o risposte corrette durante l'addestramento. Al contrario, impara a scoprire schemi e intuizioni da solo. 

L'apprendimento non supervisionato identifica i modelli utilizzando tre metodi principali: 

• Raggruppamento: Raggruppa i punti di dati simili. È utile per attività come la segmentazione dei clienti, dove clienti simili possono essere raggruppati in base ai loro comportamenti o attributi.
• Associazione: Viene utilizzata per identificare le relazioni tra gli elementi, aiutando a scoprire le connessioni all'interno dei dati (ad esempio, trovare i prodotti che vengono acquistati spesso insieme nell'analisi del paniere di mercato).
• Riduzione della dimensionalità: Semplifica i set di dati rimuovendo le caratteristiche ridondanti, favorendo la visualizzazione e l'elaborazione. 

Un'applicazione chiave dell'apprendimento non supervisionato è la compressione delle immagini, dove tecniche come il clustering k-means riducono le dimensioni dell'immagine senza influire sulla qualità visiva. I pixel vengono raggruppati in cluster e ogni cluster è rappresentato da un colore medio, ottenendo un'immagine con meno colori e una dimensione di file inferiore.

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Tuttavia, l'apprendimento non supervisionato presenta alcune limitazioni. Senza risposte predefinite, può avere problemi di accuratezza e di valutazione delle prestazioni. Spesso richiede uno sforzo manuale per interpretare i risultati ed etichettare i gruppi ed è sensibile a problemi come i valori mancanti e il rumore, che possono influire sulla qualità dei risultati.

L'apprendimento per rinforzo spiegato

A differenza dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'apprendimento per rinforzo non si basa su dati di formazione. Al contrario, utilizza agenti di rete neurale che interagiscono con l'ambiente per raggiungere un obiettivo specifico. 

Il processo prevede tre componenti principali:

• Agente: L'allievo o il decisore.
• Ambiente: Tutto ciò con cui l'agente interagisce, che può essere reale o virtuale.
• Segnale di ricompensa: Un valore numerico assegnato dopo ogni azione, che guida l'agente verso l'obiettivo.

Quando l'agente compie delle azioni, influisce sull'ambiente, che risponde con un feedback. Il feedback aiuta l'agente a valutare le sue scelte e a modificare il suo comportamento. Il segnale di ricompensa aiuta l'agente a capire quali azioni lo avvicinano al raggiungimento del suo obiettivo.

L'apprendimento per rinforzo è fondamentale per casi d'uso come la guida autonoma e la robotica. Nella guida autonoma, compiti come il controllo del veicolo, il rilevamento e l'evitamento degli oggetti vengono appresi in base al feedback. I modelli vengono addestrati utilizzando agenti di rete neurale per rilevare pedoni o altri oggetti e intraprendere azioni appropriate per evitare collisioni. Allo stesso modo, nella robotica, l'apprendimento per rinforzo consente di svolgere attività come la manipolazione degli oggetti e il controllo dei movimenti.

Un ottimo esempio di apprendimento per rinforzo in azione è rappresentato da un progetto di OpenAI, in cui i ricercatori hanno addestrato agenti AI a giocare al popolare videogioco multiplayer Dota 2. Utilizzando reti neurali, questi agenti hanno elaborato enormi quantità di informazioni provenienti dall'ambiente di gioco per prendere decisioni rapide e strategiche. Grazie al feedback continuo, gli agenti hanno imparato e migliorato nel tempo, raggiungendo alla fine un livello di abilità tale da battere alcuni dei migliori giocatori del gioco. 

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Capire le basi dell'apprendimento per trasferimento

L'apprendimento per trasferimento è diverso dagli altri tipi di apprendimento. Invece di addestrare un modello da zero, utilizza un modello pre-addestrato su un ampio set di dati e lo mette a punto per un compito nuovo, ma correlato. Le conoscenze acquisite durante la formazione iniziale vengono utilizzate per migliorare le prestazioni del nuovo compito. L 'apprendimento per trasferimento riduce il tempo necessario per addestrare un nuovo compito, a seconda della sua complessità. Funziona mantenendo gli strati iniziali del modello che catturano le caratteristiche generali e sostituendo gli strati finali con quelli del nuovo compito specifico. 

Il trasferimento dello stile artistico è un'interessante applicazione dell'apprendimento per trasferimento nella computer vision. Questa tecnica consente a un modello di trasformare un'immagine per adattarla allo stile di diverse opere d'arte. Per ottenere questo risultato, una rete neurale viene prima addestrata su un ampio set di immagini abbinate ai loro stili artistici. Attraverso questo processo, il modello impara a identificare le caratteristiche generali delle immagini e i modelli di stile.

Una volta addestrato, il modello può essere messo a punto per applicare lo stile di un dipinto specifico a una nuova immagine. La rete si adatta alla nuova immagine preservando le caratteristiche stilistiche apprese, in modo da creare un risultato unico che combina il contenuto originale con lo stile artistico selezionato. Ad esempio, puoi scattare una foto di una catena montuosa e applicare lo stile de L'urlo di Edvard Munch, ottenendo un'immagine che cattura la scena ma con lo stile audace ed espressivo del dipinto.

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Uno sguardo alle differenze tra i tipi di apprendimento automatico

Ora che abbiamo trattato i principali tipi di apprendimento automatico, diamo un'occhiata più da vicino a ciascuno di essi per aiutarti a capire qual è il più adatto alle diverse applicazioni.

• Apprendimento supervisionato: Questo tipo di apprendimento è molto preciso quando si lavora con dati etichettati, ma richiede molti dati e può essere sensibile al rumore.
• Apprendimento non supervisionato: È utile per esplorare i dati non etichettati e trovare modelli nascosti, anche se i risultati possono essere meno precisi e più difficili da interpretare.
• Apprendimento per rinforzo: Addestra gli agenti a prendere decisioni passo dopo passo in ambienti complessi, ma spesso richiede una notevole potenza di calcolo.
• Apprendimento per trasferimento: Questo approccio utilizza modelli pre-addestrati per accelerare la formazione e migliorare le prestazioni su nuovi compiti, soprattutto quando i dati sono limitati.

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La scelta del tipo di apprendimento automatico giusto dipende da diversi fattori. L'apprendimento supervisionato funziona bene se hai a disposizione molti dati etichettati e un compito chiaro. L'apprendimento non supervisionato è utile per l'esplorazione dei dati o quando gli esempi etichettati sono scarsi. L'apprendimento per rinforzo è ideale per compiti complessi che richiedono un processo decisionale graduale, mentre l'apprendimento per trasferimento è ottimo quando i dati sono limitati o le risorse sono limitate. Tenendo conto di questi fattori, puoi scegliere l'approccio più adatto al tuo progetto di computer vision.

Conclusione

Le tecniche di apprendimento automatico possono affrontare una grande varietà di sfide, soprattutto in aree come la computer vision. Comprendendo i diversi tipi di apprendimento, supervisionato, non supervisionato, di rinforzo e di trasferimento, potrai scegliere l'approccio migliore per le tue esigenze.

 L'apprendimento supervisionato è ottimo per compiti che richiedono un'elevata precisione e dati etichettati, mentre l'apprendimento non supervisionato è ideale per trovare modelli nei dati non etichettati. L'apprendimento per rinforzo funziona bene in contesti complessi e basati su decisioni, mentre l'apprendimento per trasferimento è utile quando si desidera basarsi su modelli pre-addestrati con dati limitati. 

Ogni metodo ha punti di forza e applicazioni uniche, dal riconoscimento facciale alla robotica al trasferimento di stile artistico. Scegliere il tipo giusto può sbloccare nuove possibilità in settori come quello sanitario, automobilistico e dell'intrattenimento.

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