Компании из разных отраслей часто имеют больше визуальных данных, чем они знают, что с ними делать. Ведь каждый день создаются миллиарды изображений и сотни тысяч часов видео. Тем не менее, несмотря на огромную и постоянно увеличивающуюся коллекцию изображений и видео, предприятия изо всех сил пытаются извлечь из этих данных ценность для бизнеса.
В этих визуальных данных скрыта ценная информация, которая может значительно преобразовать операции, экономя при этом компании значительное время и деньги. Проблема, однако, заключается не в отсутствии понимания того, что может дать технология компьютерного зрения, а в сложности рынка, которая в первую очередь препятствует созданию успешных, готовых к производству решений ИИ для машинного зрения.
Независимо от отрасли или сектора, любой бизнес, который сегодня использует камеры, может немедленно использовать снятые изображения и видео, чтобы выявить области для оптимизации и анализа в реальном времени. Все, что нужно, — это воображение и понимание проблем, которые необходимо решить, и поставщик платформы, который будет направлять их — независимо от того, обладают ли бизнес-команды техническими знаниями или нет — на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения.
В этом посте мы определим ИИ для машинного зрения, что он означает для различных компаний и заинтересованных сторон, и как любой пользователь может приступить к реализации своего проекта компьютерного зрения уже сегодня.
Что такое видение ИИ?
Зрительный ИИ включает в себя обучение компьютеров воспроизведению человеческого зрения и ситуационной осведомленности с использованием принципов и методов машинного обучения (МО).
Чтобы создать приложение искусственного интеллекта для зрения, специалисты-практики должны начать с маркировки изображений, видео и других визуальных данных контекстом, необходимым машинам (или моделям машинного обучения) для получения полезных сведений. После завершения маркировки данных модели продолжают учиться на основе этих примененных аннотаций. Чтобы обеспечить долгосрочную точность в производстве, специалисты-практики применяют новые и более точные метки по мере получения большего количества визуальных данных и контекста.
Оттуда можно использовать платформу для развертывания, которая позволяет пользователям легко выполнять итерации, отслеживать, оптимизировать и успешно внедрять модели компьютерного зрения в производство.
Зрительный ИИ в том виде, в каком мы его знаем сегодня, развился из концепции компьютерного зрения, которая была впервые представлена в 1959 году с публикацией нейрофизиологами Дэвидом Хьюбелем и Торстеном Рецептивные поля одиночных нейронов в полосатой коре головного мозга кошек. Визель. Благодаря серии счастливых случайностей Хьюбел и Визель смогли определить, что обработка изображений в кошачьем мозгу — используемая здесь в качестве прокси для человеческого и компьютерного зрения — начинается с простых форм и структур, таких как ориентированные края и прямые линии.
Принципы, установленные в этом исследовании, помогут определить концепцию глубокого обучения. Но отчет Хьюбела и Визеля также совпадает с развитием первых технологий сканирования изображений, а также с зарождением 3D-вычислений, которые в совокупности помогли сделать ИИ отдельной областью академических исследований.
В то время как первые исследователи в 1960-х годах предполагали, что потребуется не более 25 лет для разработки компьютеров, которые будут такими же интеллектуальными, как люди, ученые все еще работают над достижением этой цели примерно 60 лет спустя. Нейробиолог Дэвид Марр смог создать алгоритмы для машин для определения основных форм еще в 1982 году, но только в 2001 году стали доступны первые приложения для распознавания лиц в реальном времени.
В то время как компьютерное зрение рассматривалось как глубоко техническая концепция на протяжении большей части последних пятидесяти лет, современное видение ИИ может быть достигнуто с помощью платформ и профессиональных услуг, которые помогают предприятиям и командам с любым уровнем технических знаний.
Поскольку барьер для внедрения компьютерного зрения сегодня ниже, чем когда-либо прежде, специалисты-практики из разных отраслей могут начать развертывание ИИ для оптимизации процессов в самых разных условиях.
Почему Vision AI важен?
Используя возможности визуальных данных, компании получают лучшее представление о своих операциях и процессах, которые трудно контролировать и точно отслеживать из первых рук. Например, в заводских условиях камеры, используемые для обеспечения общей безопасности, также могут быть источником визуальной информации, которая улучшает качество продукции, здоровье и безопасность работников или даже повышает производительность.
Например, обучая модели данных распознавать признаки опасностей, таких как утечки газа, посторонние предметы и/или загрязняющие вещества, удаленные группы могут настраивать автоматические оповещения, которые позволяют заинтересованным сторонам реагировать практически в режиме реального времени и разрабатывать упреждающие процессы устранения.
Даже в сфере гостеприимства и розничной торговли команды могут использовать камеры в зале, чтобы лучше понять поток клиентов и помочь оптимизировать обслуживание и продажи, а также расположение мест и помещений. В зависимости от ситуации пользователи также могут развертывать более активные решения искусственного интеллекта для конкретных задач, размещая камеры в стратегически важных местах с единственной целью непрерывной подачи данных в рабочий процесс компьютерного зрения.
Инструменты, которые упрощают развертывание этих приложений (помогая командам вводить в действие и оптимизировать используемые модели), широко открывают возможности для потенциальных вариантов использования: все, что кому-то нужно, — это доступ к визуальным данным, чтобы начать претворять в жизнь свои мечты о компьютерном зрении.
5 шагов к Vision AI по требованию
Чтобы приступить к созданию модели ИИ для машинного зрения сегодня, пользователям необходимо использовать всеобъемлющую платформу компьютерного зрения, которая поможет им пройти каждый этап процесса, от маркировки до развертывания. В противном случае команды будут обременены управлением набором сложных инструментов, что только замедляет процесс, снижая ценность компьютерного зрения за счет снижения его гибкости.
С Plainsight пользователи с любым уровнем знаний в области машинного обучения могут управлять своими решениями ИИ для машинного зрения от начала до конца, а также:
- Легко синхронизируйте или загружайте изображения и видео, чтобы начать маркировку
- Быстро создавайте собственные схемы этикеток и наборы данных этикеток в одном месте, используя функции маркировки на основе ИИ, такие как выбор SmartPoly, Отслеживание вперед и AutoLabel.
- Обучайте модели с помощью размеченных наборов данных всего несколькими щелчками мыши и встроенной аналитикой с помощью учебного бэкэнда Plainsight SmartML.
- Разверните Image API, протестируйте свою модель и оцените производительность.
- Используйте наш API прогнозов, чтобы получать прогнозы по вашей модели.
Для корпоративных клиентов Plainsight может ускорить их усилия по компьютерному зрению, руководя разработкой комплексных бизнес-решений на основе ИИ. Используя команду экспертов Plainsight по машинному обучению, предприятия могут воспользоваться полным набором специализированных услуг, разработанных специально для их бизнес-потребностей, с гибкими вариантами развертывания решений, включая периферийное, общедоступное или частное облако и локально, а также специальной группой поддержки.
Благодаря универсальной платформе, которая обеспечивает полный контроль над всем жизненным циклом компьютерного зрения, командам не нужно ждать, чтобы исследовать ИИ для зрения, или даже делать значительные авансовые инвестиции в новые технологии, чтобы увидеть их ценность. В том же духе компаниям имеет смысл сотрудничать только с экспертами в области машинного обучения, чтобы лучше понять процессы и истинные возможности новейших решений компьютерного зрения.
В Plainsight этот опыт в области машинного обучения является одним из столпов полного набора индивидуальных услуг, которые мы предоставляем нашим корпоративным клиентам, чтобы помочь им направлять их корпоративные решения на основе ИИ от идеи до ввода в эксплуатацию и текущего обслуживания. Благодаря ценообразованию, основанному на потребностях бизнеса, и полной гибкости с точки зрения развертывания Plainsight оптимизирует компьютерное зрение, предлагая настоящее партнерство, выходящее за рамки стандартных консультаций.
Для организаций, которые готовы выполнять полноценные проекты компьютерного зрения, команда Plainsight может продемонстрировать, как оптимизировать жизненный цикл компьютерного зрения в любой цепочке создания стоимости бизнеса. Мы предоставим вам услуги и ресурсы искусственного зрения, необходимые для создания, обучения и развертывания пользовательских моделей искусственного зрения, чтобы быстро увидеть ценность. Запланируйте демонстрацию сегодня.
Подпишитесь на Plainsight On-Demand сегодня, чтобы сразу же приступить к тестированию своих идей видения ИИ, с бесплатной маркировкой и дополнительными кредитами в размере 100 долларов США для доступа к множеству передовых функций платформы.
