Роль машинного обучения и добычи данных в компьютерном зрении

Искусственный интеллект (ИИ) - это мощная технология, которая отлично анализирует различные типы данных и учится на их основе с течением времени. Например, компьютерное зрение, ветвь ИИ, фокусируется на понимании визуальных данных. Другая важная область - машинное обучение (ML), которое, наряду с добычей данных, играет большую роль в улучшении моделей компьютерного зрения. Добыча данных - это поиск полезных закономерностей в больших массивах данных, а машинное обучение использует эти закономерности для обучения моделей ИИ, чтобы они могли справляться с задачами, не нуждаясь в подробных инструкциях.

Эти технологии становятся все более распространенными в таких отраслях, как производство самодвижущихся автомобилей, финансы и производство, потому что они так сильно развились за последние годы. В этой статье мы разберем, что такое data mining и machine learning, как они используются в компьютерном зрении и как их совместная работа способствует прогрессу в таких областях, как здравоохранение. Давай приступим!

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение позволяет машинам обучаться примерно так же, как это делают люди, используя данные и алгоритмы для выявления закономерностей и принятия решений при минимальном руководстве со стороны человека. По мере того как эти системы со временем получают данные, они постепенно делают более точные прогнозы.

Этот процесс работает за счет использования алгоритмов для составления прогнозов или классификаций на основе входных данных. Сначала алгоритм выявляет закономерности и делает первоначальное обоснованное предположение или вывод. Чтобы оценить точность, функция ошибок сравнивает выходные данные модели с известными примерами, а затем система настраивает свои параметры, чтобы минимизировать любые ошибки. Этот цикл оценки и настройки продолжается автоматически, пока модель не достигнет желаемого уровня производительности.

Как правило, существует четыре типа машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое, полуконтролируемое и обучение с подкреплением. Давай рассмотрим каждый из них:

• Контролируемое обучение: Алгоритмы обучаются на основе помеченных данных, чтобы предсказывать выходы для новых входов. Системы фильтрации спама в почтовых сервисах используют контролируемое обучение.

• Неподконтрольное обучение: В отличие от контролируемого обучения, этот метод работает с данными, которые не помечены. Алгоритм выявляет закономерности или группирует данные на основе сходства без каких-либо указаний. Его часто используют для таких задач, как обнаружение аномалий. 

• Полуконтрольное обучение: Этот подход объединяет небольшое количество помеченных данных с большим набором немеченых данных. Алгоритм учится на обоих, чтобы повысить точность, что делает его полезным, когда меченых данных мало или они дороги.

• Обучение с применением подкрепления: Здесь алгоритм обучается, взаимодействуя с окружающей средой и получая вознаграждение или наказание в зависимости от своих действий. Он постоянно совершенствуется, стремясь к максимизации вознаграждения, и широко используется в таких областях, как робототехника, игры и самоуправляемые автомобили.

‍

Что такое добыча данных?

Добыча данных - это процесс изучения и анализа больших массивов данных для поиска скрытых закономерностей, тенденций и ценных идей, которые не сразу очевидны. Он включает в себя преобразование необработанных данных в полезную информацию с помощью комбинации статистических методов, машинного обучения и инструментов управления базами данных для выявления связей и закономерностей в данных.

Процесс начинается со сбора данных из разных источников, например баз данных или электронных таблиц, и организации их в структурированный формат. Затем данные очищаются, чтобы удалить все ошибки, несоответствия или недостающие детали, чтобы убедиться в их точности. Когда данные готовы, для их анализа используются продвинутые алгоритмы и статистические методы.

Вот несколько наиболее распространенных техник, используемых для анализа данных:

• Классификация: Группировка данных в заранее определенные категории на основе выявленных закономерностей.
• Кластеризация: Группируй похожие точки данных вместе, чтобы выявить естественные группировки в данных.
• Ассоциация: Выявление взаимосвязей между переменными, например, поиск закономерностей в том, что товары часто покупаются вместе.

Эти методы помогают извлечь из данных значимые закономерности и выводы. Затем полученные результаты интерпретируются и представляются таким образом, чтобы сделать их понятными и действенными, превращая необработанные данные в ценные сведения, которые помогут тебе принимать взвешенные решения.

‍

Понимание применения машинного обучения и добычи данных

В целом ряде отраслей существует множество приложений, где машинное обучение и добыча данных могут принести огромную пользу. Чтобы понять влияние этих технологий, в качестве примера мы возьмем индустрию розничной торговли.

Машинное обучение может быть особенно полезным для ритейлеров, которые полагаются на онлайн-продажи. Такие крупные предприятия, как eBay и Amazon, используют интегрированные инструменты машинного обучения во всех своих циклах продаж. Один из основных способов, которым пользуются розничные компании, - это подбор товаров. Оно включает в себя выявление и связывание одинаковых товаров в разных каталогах, что полезно для сравнения цен, создания консолидированных страниц товаров и выявления недостатков продукции. В то время как ручное сопоставление работает для небольших каталогов, ML позволяет эффективно обрабатывать гораздо большие каталоги. Он также облегчает различные типы сопоставления товаров, такие как точное совпадение, близкое совпадение, совпадение изображений, совпадение атрибутов, совпадение категорий и кросс-доменное совпадение.

‍

Интересное применение data mining в розничной торговле - это понимание поведения покупателей, в частности с помощью сегментации клиентов. Клиентов можно объединить в группы на основе общих характеристик, таких как демография, характер покупок, история предыдущих покупок и так далее. Ритейлеры могут использовать эти группировки для создания новых маркетинговых стратегий, чтобы охватить текущих и будущих покупателей.

Если говорить о поведении покупателей, то еще одним важным вариантом использования data mining в розничной торговле является анализ оттока, также известный как отсев или потеря покупателей. Ритейлеры могут получить представление о том, какие типы клиентов уходят, почему они уходят и как улучшить процесс удержания. Хотя некоторый уровень оттока неизбежен, выявление закономерностей с помощью анализа данных позволяет ритейлерам предпринимать упреждающие шаги, например предлагать специальные предложения или купоны, чтобы сократить потери клиентов.

‍

Связь между ML, Data Mining и компьютерным зрением

Компьютерное зрение - это фактически подмножество машинного обучения, которое фокусируется на обучении компьютеров интерпретации визуальных данных из изображений и видео. Между тем добыча данных может помочь приложениям компьютерного зрения, анализируя огромные объемы исходных данных, чтобы определить наиболее релевантные изображения для обучения модели. Это очень важно, потому что помогает убедиться в том, что модель обучается на лучших примерах, сокращая количество ненужных данных и помогая сосредоточиться на главном. В результате анализ данных помогает моделям компьютерного зрения работать более эффективно и точно, улучшая такие задачи, как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров.

Изучение приложений, использующих ML, Data Mining и компьютерное зрение

Чтобы понять синергию ML, data mining и компьютерного зрения, давай рассмотрим пример применения в сфере здравоохранения.

Машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и компьютерное зрение являются движущей силой серьезных достижений в здравоохранении. Такие медицинские учреждения, как Johns Hopkins Medicine в США, используют эти технологии для анализа медицинских изображений и раннего обнаружения заболеваний и аномалий вроде опухолей. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 могут использоваться для анализа изображений с целью выявления каких-либо отклонений, а машинное обучение позволяет находить в записях пациентов закономерности, которые могут указывать на потенциальные проблемы со здоровьем. Затем в дело может вступить интеллектуальный анализ данных, который поможет найти эффективные методы лечения или возможные способы излечения. Комбинируя эти технологии, медицинские работники смогут более точно диагностировать заболевания и разрабатывать более эффективные планы лечения, что в конечном итоге улучшит результаты лечения пациентов.

‍

Проблемы и будущие направления

Несмотря на то что приложения, использующие компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, дают различные преимущества, есть и некоторые ограничения, которые следует учитывать. Для хорошей работы этих инноваций часто требуются огромные объемы данных, и конфиденциальность данных может стать проблемой. Например, системы компьютерного зрения в розничных магазинах могут собирать и обрабатывать данные о потребителях, и важно, чтобы потребители были проинформированы о том, что их данные собираются. 

Помимо вопросов конфиденциальности данных, еще одной проблемой является сложность моделей компьютерного зрения. При попытке принять взвешенное решение бывает сложно понять, как эти модели приходят к тому или иному результату. Несмотря на эти проблемы, в настоящее время принимается все больше мер, которые делают ИИ-решения более ответственными и беспроблемными. Например, такие техники, как федеративное обучение, становятся все более популярными, потому что они позволяют развивать ИИ, обеспечивая при этом защиту конфиденциальности. 

Федеративное обучение - это метод, который помогает моделям обучаться на данных, сохраняя их в исходном месте. Вместо того чтобы собирать все данные в центральной базе, модель обучается непосредственно на отдельных устройствах или серверах, на которых хранятся данные. Затем эти устройства отправляют обратно только обновления модели, а не фактические данные. Обновления модели затем учитываются для улучшения общей модели.

Основные выводы

И машинное обучение, и добыча данных играют очень важную роль в компьютерном зрении. Они помогают анализировать большие объемы визуальных данных, раскрывать важные идеи и улучшать различные сферы, такие как здравоохранение, онлайн-покупки и самодвижущиеся автомобили. Несмотря на то что существуют проблемы, такие как защита конфиденциальности и понимание сложных моделей, новые методы, такие как федеративное обучение, помогают решить эти вопросы. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, они, скорее всего, приведут к более эффективному принятию решений и появлению инноваций во многих областях, делая нашу жизнь более эффективной и связанной.

Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ, и не забудь пообщаться с нашим сообществом. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.