[{"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","ua-kompyuternoe-zrenie-cto-eto-i-kak-rabotaet","Комп'ютерне зір: що це і як працює","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","Як працює комп'ютерне зір і навіщо йому індивідуальні проксі Dexodata","Пристрій комп'ютерного зору та його компоненти: згорткова нейронна мережа, машинне навчання та індивідуальні проксі етичної екосистеми Dexodata.","индивидуальные прокси, купить приватные прокси","\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>Зміст:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">Що таке комп'ютерне зір\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Як працює комп'ютерне зір\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Комп'ютерне зір та індивідуальні проксі Dexodata\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Кількість \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/12-sfer-biznesa-primenyayushhix-ii-s-arendoi-proksi-v-2023-godu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">сфер застосування технологій на основі штучного інтелекту\u003C/a> 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 \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/pricing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">купити приватні проксі екосистеми Dexodata\u003C/a>, що діє відповідно до норм KYC/AML. Наша екосистема:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Діє в геолокаціях більш ніж ста країн з вибором міста та ASN;\u003C/li>\n\u003Cli>Підтримує роботу з рішеннями для big data;\u003C/li>\n\u003Cli>Надає індивідуальні проксі для збору даних в інтернеті з використанням алгоритмів обробки природної мови.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>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 \u003Ca href=\"https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/worldwide\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">обсяг ринку цифрового зору оцінюється в $15–22 мільярда\u003C/a>, 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.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>Що таке комп'ютерне зір\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5_%D0%B7%D1%96%D1%80\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Комп'ютерне зір — це прикладне напрямок ШІ\u003C/a>, 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.\u003C/p>\n\u003Cp>Зростання популярності комп'ютерного зору пояснюється причинами, характерними для \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/kakie-preimushhestva-daet-massovyi-sbor-dannyx-posredstvom-iskusstvennogo-intellekta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">переваг збору даних з застосуванням ШІ-моделей\u003C/a> через індивідуальні проксі. Це підвищені (в порівнянні зі стандартними методами дата-харвестинга) швидкість, точність та обсяги оброблюваної інформації.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Як працює комп'ютерне зір\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Комп'ютерне зір використовує \u003Ca href=\"https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B2%D1%91%D1%80%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">згорткові нейронні мережі (CNN)\u003C/a> — це характерна для CV технологія, основана на глибокому навчанні ШІ (deep learning). Просунутий електронний мозок будує багаторівневі аналогії, використовуючи:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Надані в ході первинного машинного навчання (machine learning) набори даних,\u003C/li>\n\u003Cli>Заранее встановлені розробниками штучного інтелекту принципи та задачі.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\n\u003Cp>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.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg style=\"text-align: center; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\" 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=\"Як працює комп'ютерне зір і навіщо йому індивідуальні проксі Dexodata\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>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. \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/cto-takoe-eticnye-proksi-saity-na-primere-ekosistemy-dexodata\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Етичні проксі-сервери\u003C/a> сприяють підготовці коректних датасетів на етапах:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Первинного машинного навчання;\u003C/li>\n\u003Cli>Збагачення даних додатковими візуальними матеріалами, що мінімізує неточності сприйняття та пошуку аналогій штучним інтелектом.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Індивідуальні проксі — це компонент \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/effektivnyi-i-eticnyi-sbor-internet-dannyx-top-5-ekspertnyx-sovetov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">етичного та ефективного збору веб-даних\u003C/a>. 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 \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\">подвоїти точність розпізнавання до 99%\u003C/a>.\u003C/p>\n\u003Cp>Основні методи CNN — це:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Тричастий пристрій первинного шару комп'ютерного зору. Він включає в себе:\n\u003Cul>\n\u003Cli>Дані;\u003C/li>\n\u003Cli>Фільтри;\u003C/li>\n\u003Cli>Карти об'єктів.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Останні представляють собою набори характеристик, які фільтри шукають на наданих системі зображеннях.\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Формування просторової ієрархії об'єктів окремих пікселів для сортування їх показників;\u003C/li>\n\u003Cli>Цифрові матриці, що застосовують пошукові фільтри до кожного пікселя;\u003C/li>\n\u003Cli>Статистичні методи автоматичного аналізу, такі як лінійна регресія, дерева рішень тощо;\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Метод зворотного розповсюдження помилки\u003C/a>, який прискорює машинне навчання ШІ.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Комп'ютерне зір та індивідуальні проксі Dexodata\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>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).\u003C/p>\n\u003Cp>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 \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\">етичні методи роботи як взаємовигідні\u003C/a> для зв'язки «постачальник–клієнт».\u003C/p>\n\u003Cp>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 \u003Ca href=\"https://dexodata.com/uk/blog/eticnyi-status-veb-skreipinga-s-saitami-proksi-serverov\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">плюси етичного веб-дата харвестинга\u003C/a>, підвищивши релевантність ШІ-моделей комп'ютерного зору.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936343771]