[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},123,"blog","ar-computer-vision-what-is-it-and-how-it-works","رؤية الكمبيوتر: ما هي وكيف تعمل","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/18-7-s-trusted-proxy-website-computer-vision-what-is-it-cover-eefdf2b6-d45d-423c-b209-5fca8dacdb23.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/18-7-b-trusted-proxy-website-computer-vision-what-is-it-cover-e109c40d-54d9-4c5f-9968-c53cacb5fa71.webp","2023/11/28","2024/02/16","ما هي رؤية الكمبيوتر ولماذا يجب استخدام البروكسي المستهدف جغرافياً لـ CV","آلية رؤية الكمبيوتر وتقنياتها الرئيسية. لماذا يحتاج مطورو الشبكات العصبية التلافيفية إلى شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة من Dexodata.","geo targeted proxies, buy residential and mobile proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>محتويات المقال:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">ما هي رؤية الكمبيوتر؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">كيف تعمل رؤية الكمبيوتر\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">لماذا يجب استخدام البروكسيات من Dexodata لتطوير رؤية الكمبيوتر؟\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">حالات الأعمال التي تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي\u003C/a> تتراوح من التجارة الإلكترونية إلى تحسين خطوط الإنتاج. يعتمد اعتمادها على معالجة تيرابايت من المعلومات، بما في ذلك ما يتم الحصول عليه عبر الإنترنت بطريقة أخلاقية. لهذا السبب يسعى رواد الأعمال والشركات إلى شراء بروكسيات سكنية و\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/mobile-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">بروكسيات متنقلة من Dexodata\u003C/a> كجزء من بنية تحتية متوافقة مع KYC/AML. يغطي نظامنا البيئي الواسع أكثر من 100 دولة، ويدعم تدفقات البيانات الكبيرة، ويوفر بروكسيات مستهدفة جغرافياً مناسبة لجمع بيانات الإنترنت المعززة بالتعلم الآلي.\u003C/p>\n\u003Cp>بينما تقوم شركات تكنولوجيا المعلومات العملاقة مثل Microsoft وGoogle وNVIDIA وQualcomm Technologies, Inc. وغيرها من الشركات الكبرى بجمع الموارد في مجال جديد من تطوير الذكاء الاصطناعي. هذه هي رؤية الكمبيوتر (CV)، واحدة من \u003Ca href=\"https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/worldwide\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">أسرع الطرق التي تعتمد على التعلم الآلي\u003C/a>، مع سوق إجمالي يقدر حجمه بين 15 إلى 22 مليار دولار. تمتلك هذه التقنية إمكانيات عبر العديد من القطاعات، من الرعاية الصحية والقيادة الذاتية إلى التشخيص الطبي والأمن. يتم تقديم وصف لآلية رؤية الكمبيوتر وخصوصياتها أدناه.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>ما هي رؤية الكمبيوتر؟\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">رؤية الكمبيوتر هي اتجاه تطبيقي للذكاء الاصطناعي\u003C/a> يمكّن الشبكات العصبية من إدارة البيانات الرسومية والحصول على رؤى قيمة منها. تعمل CV مع الصور الرقمية، ومقاطع الفيديو أو عناصر بصرية أخرى. تركز خوارزمياتها الأساسية على الاستخراج التلقائي، والفحص، وفهم المعلومات القيمة من ملف رسومي واحد أو تسلسلاتها. يتم تفسير الشعبية المتزايدة لرؤية الكمبيوتر من خلال \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الفوائد التي تجلبها النماذج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات\u003C/a> من خلال البروكسيات السكنية والمتنقلة التي يتم شراؤها. تشمل هذه الفوائد السرعة العالية، والدقة، وزيادة كميات المعلومات القابلة للإدارة.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>كيف تعمل رؤية الكمبيوتر\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>تستخدم رؤية الكمبيوتر \u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)\u003C/a>، وهي تقنية فريدة متجذرة في التعلم العميق. هذه طريقة متعددة الطبقات لبناء تشابهات وفقاً لمجموعات البيانات المقدمة والأهداف المختارة. على سبيل المثال، تستخدم البلديات أنظمة CV لاكتشاف المشاة من أجل تحسين حركة المرور، بينما تستخدم السيارات ذاتية القيادة نفس المبدأ لتجنب العقبات على الطريق.\u003C/p>\n\u003Cp>تستفيد CNN من عدة طبقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيكسل، مما يجعلها تتعقد تدريجياً مع كل مستوى لاحق. من اكتشاف الأشكال والخصائص البسيطة، تصل الشبكات العصبية إلى تحديد الأنماط. تصنيف الكائنات المرئية هو الهدف الرئيسي للطبقة النهائية، \"المتصلة بالكامل\". \u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/123/18-7-geo-targeted-proxies-computer-vision-what-is-it-pic-1032x491-218dc199-ecb8-48e5-bc88-d0777cb65c68.png\" alt=\"ما هي رؤية الكمبيوتر ولماذا يجب استخدام البروكسيات المستهدفة جغرافياً لـ CV\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>تزيد الطبقة \"التجميعية\" المتوسطة من الدقة التي تتعرف بها التقنيات المعززة بالذكاء الاصطناعي على الأنماط وتكتشف نماذج معينة في الوسائط المقدمة. تؤثر موثوقية البيانات المدخلة على دقة النتائج النهائية، وبالتالي تتطلب شراء بروكسيات سكنية ومتنقلة على المستوى المؤسسي.  تساهم خوادم البروكسي في إعداد معلومات صحيحة وواقعية لرؤية الكمبيوتر المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لت:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>تدريب الشبكات الذاتية التعلم خلال مرحلتها الأولية من التعلم الآلي.\u003C/li>\n\u003Cli>إثراء المرئيات المجمعة بمحتوى إضافي للقضاء على عدم دقة الكشف.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>كجزء من \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/scraping-experts-5-pro-tips-for-ethical-and-efficient-data-harvesting\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">حصاد بيانات الويب الأخلاقي والفعال\u003C/a>، تساعد البروكسيات المستهدفة جغرافياً في الوصول إلى الصور المتاحة للجمهور وتقليل كميات المحتوى الرسومي غير القابل للاستخدام. استغرق الأمر أقل من عقد من الزمن لـ \u003Ca href=\"https://towardsdatascience.com/everything-you-ever-wanted-to-know-about-computer-vision-heres-a-look-why-it-s-so-awesome-e8a58dfb641e\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">أنظمة CV لمضاعفة دقتها المتوسطة لتصل إلى 99%\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>التقنيات الرئيسية لـ CNN هي:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>تنظيم ثلاثي للأجهزة الأساسية للعمل معها. يشمل:\n\u003Cul>\n\u003Cli>البيانات\u003C/li>\n\u003Cli>الفلاتر\u003C/li>\n\u003Cli>خرائط الميزات. \u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>تشكل الأخيرة مجموعات من الخصائص التي تحددها الفلاتر في الصور المعالجة.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>تشكيل هيراركية مكانية للميزات لتصنيف مقاييس محتوى الوسائط.\u003C/li>\n\u003Cli>ضرب المصفوفات بناءً على النوى للحصول على المعلومات من كل بيكسل.\u003C/li>\n\u003Cli>خطط موجهة إحصائياً، بما في ذلك أشجار القرار، والانحدار الخطي، إلخ.\u003C/li>\n\u003Cli>خوارزمية الانتشار العكسي، التي تعدل المقاييس وتقلل من عدد الأخطاء المعتمدة على التحيز.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>لماذا يجب استخدام البروكسيات من Dexodata لتطوير رؤية الكمبيوتر؟\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>تم عكس الدور المتزايد للأنظمة المعززة بالتعلم الآلي في \u003Ca href=\"https://hai.stanford.edu/summary-ai-provisions-national-defense-authorization-act-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">القوانين الحكومية التي تؤكد على دور الذكاء الاصطناعي\u003C/a>. بالإضافة إلى الهياكل الحكومية، فإن ممثلي الأعمال مهتمون بتطوير رؤية الكمبيوتر لأنها تخدم تقليل التكاليف وتحسين التصنيع. لقد أدى تنفيذ المنصات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى رفع الاتجاه نحو \u003Ca href=\"https://www.redlands.edu/study/schools-and-centers/business/sbblog/2019/may-2019/3-reasons-why-business-ethics-important/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">العمل الأخلاقي باعتباره أكثر ربحية\u003C/a>. يوفر نظام Dexodata البيئي بروكسيات مستهدفة جغرافياً مناسبة لأهداف تطوير رؤية الكمبيوتر بما يتماشى بدقة مع سياسات AML وKYC. اطلب تجربة مجانية للبروكسي لتجربة \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/ethical-status-of-web-scraping-via-geo-targeted-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">حصاد الويب بحالة أخلاقية\u003C/a> وتعزيز نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك برؤى دقيقة وذات صلة من الإنترنت.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936376008]