Комп'ютерне зір: що це і як працює
Зміст:
Кількість сфер застосування технологій на основі штучного інтелекту зростає, а цілі використання ШІ варіюються: від підвищення продажів в електронній комерції до оптимізації виробничих ліній. Впровадження ШІ-методів супроводжується обробкою терабайтів інформації, в тому числі отриманої етичним способом з інтернету. Це причина, чому підприємці та корпорації прагнуть купити приватні проксі екосистеми Dexodata, що діє відповідно до норм KYC/AML. Наша екосистема:
- Діє в геолокаціях більш ніж ста країн з вибором міста та ASN;
- Підтримує роботу з рішеннями для big data;
- Надає індивідуальні проксі для збору даних в інтернеті з використанням алгоритмів обробки природної мови.
Розвиток ШІ-технологій супроводжується трендом в поведінці великих представників IT-індустрії, таких як Microsoft, Google, NVIDIA, Qualcomm Technologies, Inc. та інших. Вони направляють все більш значні ресурси на вивчення та впровадження комп'ютерного зору (computer vision, CV). Сумарний обсяг ринку цифрового зору оцінюється в $15–22 мільярда, а щорічний ріст складає 10–12%. Потенціал технології реалізується в різних економічних секторах: від охорони здоров'я та автономних автомобілів до медичної діагностики та кібербезпеки.
Що таке комп'ютерне зір
Комп'ютерне зір — це прикладне напрямок ШІ, яке дозволяє нейронним мережам аналізувати графічні дані та отримувати з них корисну для компанії інформацію. CV працює з цифровими зображеннями, відео або іншими графічними елементами. Основні алгоритми орієнтовані на автоматичне витягування, вивчення та категоризацію відомостей з окремого графічного файлу або їх підмножини.
Зростання популярності комп'ютерного зору пояснюється причинами, характерними для переваг збору даних з застосуванням ШІ-моделей через індивідуальні проксі. Це підвищені (в порівнянні зі стандартними методами дата-харвестинга) швидкість, точність та обсяги оброблюваної інформації.
Як працює комп'ютерне зір
Комп'ютерне зір використовує згорткові нейронні мережі (CNN) — це характерна для CV технологія, основана на глибокому навчанні ШІ (deep learning). Просунутий електронний мозок будує багаторівневі аналогії, використовуючи:
- Надані в ході первинного машинного навчання (machine learning) набори даних,
- Заранее встановлені розробниками штучного інтелекту принципи та задачі.
Так, муніципалітети використовують системи комп'ютерного зору для виявлення рухомих пішоходів та автомобілів з метою оптимізації дорожнього руху, в той час як безпілотні авто застосовують той же принцип, щоб уникати перешкод.
Згорткова нейронна мережа при обробці статичного зображення або відеокадру задіює мінімум три шари на основі штучного інтелекту. Вони працюють з кожним пікселем. Від виявлення простих форм та характеристик в ході першого етапу нейронна мережа переходить до виявлення закономірностей та класифікації візуальних об'єктів на завершальному, «повнозв'язному» шарі.
Проміжний «об'єднуючий» рівень CNN підвищує точність, з якою ШІ розпізнає закономірності на зображенні. На це впливає релевантність та актуальність вихідних навчальних даних. Їх попередній збір онлайн вимагає покупки приватних проксі в корпоративному масштабі. Етичні проксі-сервери сприяють підготовці коректних датасетів на етапах:
- Первинного машинного навчання;
- Збагачення даних додатковими візуальними матеріалами, що мінімізує неточності сприйняття та пошуку аналогій штучним інтелектом.
Індивідуальні проксі — це компонент етичного та ефективного збору веб-даних. Такі IP знижують кількість помилок при автоматизованому доступі до публічних веб-зображень та підвищують точність згорткової нейронної мережі. Системам CV знадобилося менше десяти років, щоб подвоїти точність розпізнавання до 99%.
Основні методи CNN — це:
- Тричастий пристрій первинного шару комп'ютерного зору. Він включає в себе:
- Дані;
- Фільтри;
- Карти об'єктів.
Останні представляють собою набори характеристик, які фільтри шукають на наданих системі зображеннях.
- Формування просторової ієрархії об'єктів окремих пікселів для сортування їх показників;
- Цифрові матриці, що застосовують пошукові фільтри до кожного пікселя;
- Статистичні методи автоматичного аналізу, такі як лінійна регресія, дерева рішень тощо;
- Метод зворотного розповсюдження помилки, який прискорює машинне навчання ШІ.
Комп'ютерне зір та індивідуальні проксі Dexodata
Збільшення ролі ШІ-алгоритмів у повсякденності привернуло до технології увагу урядових структур. Це знайшло відображення в законах та регламентах різних країн (наприклад, закону "Про розвиток штучного інтелекту в Російській Федерації", зараз 123-ФЗ від 24 квітня 2020).
В розвитку комп'ютерного зору зацікавлені і представники бізнесу, оскільки CV знижує витрати, оптимізує виробничі та логістичні процеси. Окрім цього, бізнес-спільнота все активніше застосовує етичні методи роботи як взаємовигідні для зв'язки «постачальник–клієнт».
Екосистема Dexodata для підвищення рівня інтернет-аналітики дозволяє купити приватні проксі з геотаргетингом, підтримкою API-методів та політик AML/KYC. Спробуйте проксі безкоштовно, щоб протестувати плюси етичного веб-дата харвестинга, підвищивши релевантність ШІ-моделей комп'ютерного зору.
