• ИИ
• Big data
• Этика
• Применение прокси

Компьютерное зрение: что это и как работает

Содержание:

1. Что такое компьютерное зрение
2. Как работает компьютерное зрение
3. Компьютерное зрение и индивидуальные прокси Dexodata

Количество сфер применения технологий на основе искусственного интеллекта растет, а цели использования ИИ варьируются: от повышения продаж в электронной коммерции до оптимизации производственных линий. Внедрение ИИ-методов сопровождается обработкой терабайтов информации, в том числе полученной этичным способом из интернета. Это причина, по которой предприниматели и корпорации стремятся купить приватные прокси экосистемы Dexodata, действующей в соответствии с нормами KYC/AML. Наша экосистема:

• Действует в геолокациях более чем ста стран с выбором города и ASN;
• Поддерживает работу с решениями для big data;
• Предоставляет индивидуальные прокси для сбора данных в интернете с использованием алгоритмов обработки естественного языка.

Развитие ИИ-технологий сопровождается трендом в поведении крупных представителей IT-индустрии, таких как Microsoft, Google, NVIDIA, Qualcomm Technologies, Inc. и других. Они направляют все более значительные ресурсы на изучение и внедрение компьютерного зрения (computer vision, CV). Суммарный объем рынка цифрового зрения оценивается в $15–22 миллиарда, а ежегодный рост составляет 10–12%. Потенциал технологии реализуем в различных экономических секторах: от здравоохранения и автономных автомобилей до медицинской диагностики и кибербезопасности.

Что такое компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это прикладное направление ИИ, которое позволяет нейронным сетям анализировать графические данные и получать из них полезную для компании информацию. CV работает с цифровыми изображениями, видео или другими графическими элементами. Основные алгоритмы ориентированы на автоматическое извлечение, изучение и категоризацию сведений из отдельного графического файла или их подмножества.

Рост популярности компьютерного зрения объясняется причинами, характерными для преимуществ сбора данных с применением ИИ-моделей через индивидуальные прокси. Это повышенные (по сравнению со стандартными методами дата-харвестинга) скорость, точность и объемы обрабатываемой информации.

Как работает компьютерное зрение

Компьютерное зрение использует свёрточные нейронные сети (CNN) — это характерная для CV технология, основанная на глубинном обучении ИИ (deep learning). Продвинутый электронный мозг строит многоуровневые аналогии, используя:

• Предоставленные в ходе первоначального машинного обучения (machine learning) наборы данных,
• Заранее установленные разработчиками искусственного интеллекта принципы и задачи.

Так, муниципалитеты используют системы компьютерного зрения для обнаружения движущихся пешеходов и автомобилей с целью оптимизации дорожного движения, в то время как беспилотные авто применяют тот же принцип, чтобы избегать препятствия.

Свёрточная нейронная сеть при обработке статичной картинки или видеокадра задействует минимум три слоя на основе искусственного интеллекта. Они работают с каждым пикселем. От обнаружения простых форм и характеристик в ходе первого этапа нейронная сеть переходит к выявлению закономерностей и классификации визуальных объектов на завершающем, «полносвязном» слое.

Промежуточный «объединяющий» уровень CNN повышает точность, с которой ИИ распознает закономерности на изображении. На это влияет релевантность и актуальность исходных обучающих данных. Их предварительный сбор онлайн требует покупки приватных прокси в корпоративном масштабе. Этичные прокси-серверы способствуют подготовке корректных датасетов на этапах:

1. Первичного машинного обучения;
2. Обогащения данных дополнительными визуальными материалами, что минимизирует неточности восприятия и поиска аналогий искусственным интеллектом.

Индивидуальные прокси — это компонент этичного и эффективного сбора веб-данных. Такие IP снижают количество ошибок при автоматизированном доступе к публичным веб-изображениям и повышают точность свёрточной нейронной сети. Системам CV понадобилось меньше десяти лет, чтобы удвоить точность распознавания до 99%.

Основные методы CNN — это:

• Трехчастное устройство первичного слоя компьютерного зрения. Он включает в себя:
  • Данные;
  • Фильтры;
  • Карты объектов.

Последние представляют собой наборы характеристик, которые фильтры ищут на предоставленных системе изображениях.

• Формирование пространственной иерархии объектов отдельных пикселей для сортировки их показателей;
• Цифровые матрицы, применяющие поисковые фильтры к каждому пикселю;
• Статистические методы автоматического анализа, такие как линейная регрессия, деревья решений и т. д;
• Метод обратного распространения ошибки, который ускоряет машинное обучение ИИ.

Компьютерное зрение и индивидуальные прокси Dexodata

Увеличение роли ИИ-алгоритмов в повседневности привлекло к технологии внимание правительственных структур. Это нашло отражение в законах и регламентах разных стран (например, закона "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации", сейчас 123-ФЗ от от 24 апреля 2020).

В развитии компьютерного зрения заинтересованы и представители бизнеса, поскольку CV снижает затраты, оптимизирует производственные и логистические процессы. Помимо этого, бизнес-сообщество все активнее применяет этичные методы работы как взаимовыгодные для связки «поставщик–клиент».

Экосистема Dexodata для повышения уровня интернет-аналитики позволяет купить приватные прокси с геотаргетингом, поддержкой API-методов и политик AML/KYC. Попробуйте прокси бесплатно, чтобы протестировать плюсы этичного веб-дата харвестинга, повысив релевантность ИИ-моделей компьютерного зрения.