Rilevamento di oggetti di addestramento utilizzando SentiSight.ai

Lo sviluppo è uno dei tratti più antichi che l'umanità possiede. È codificato nel nostro genoma per sforzarci sempre di migliorare, di crescere, di rendere tutto migliore. Nel 2020, in questa era di evoluzione tecnologica e raccogliere nuove idee è la chiave del successo. C'è un solo campo che sta mostrando un grande potenziale per cambiare radicalmente il mondo ed è l'intelligenza artificiale. Attualmente siamo al punto di partenza di questo viaggio, lavorando con la tecnologia AI ristretta, quella che è responsabile solo di un compito specifico e nient'altro. Per andare avanti la tecnologia deve essere modificata per essere il più umana possibile, prima che raggiunga lo stadio della superintelligenza artificiale. Ispirate dal cervello umano, sono state create reti neurali artificiali, che hanno segnato l'inizio dell'apprendimento automatico. SentiSight.ai è una piattaforma basata sul Web che può essere utilizzata per l'etichettatura delle immagini e per lo sviluppo di applicazioni di riconoscimento delle immagini basate sull'intelligenza artificiale. La nuova versione di SentiSight.ai include potenti funzionalità, come l'addestramento del modello di rilevamento degli oggetti, modelli offline e uno strumento di etichettatura delle immagini migliorato. Credito immagine: Neurotecnologia Uno dei metodi della famiglia del machine learning è il deep learning, noto anche come deep learning strutturato. È una tecnica sviluppata per imitare l'intelligenza umana in cui le macchine possono padroneggiare le cose per esperienza e acquisire conoscenze e abilità senza l'intervento umano, imparando da grandi quantità di dati. La rete neurale profonda analizza i dati in modo simile a come farebbe una persona: l'algoritmo riceve dati grezzi e deve decidere da solo quali elementi sono rilevanti e con cui vale la pena procedere e quali è meglio tralasciare. Sulla base del feedback ricevuto, può apprendere automaticamente la gerarchia degli elementi dai dati utilizzando un framework multifase che rappresenta una vista multilivello che va dai pixel alle funzionalità semantiche di alto livello. Proprio come il cervello umano, queste reti di apprendimento migliorano in modo esponenziale con la quantità di dati con cui vengono addestrati, fornendo all'utente risultati sempre migliori. La parola “profondo” nel termine indica che le reti neurali hanno molti strati complessi che possono fornire le risorse per l'apprendimento. Analogamente al cervello umano, questo ramo di apprendimento automatico è in grado di eseguire qualsiasi compito che richieda “pensiero” per risolvere un problema. La popolarità del deep learning è aumentata nel 2006 in seguito ai sorprendenti risultati relativi al riconoscimento vocale. Secondo gli ingegneri informatici, questo metodo porta a progressi significativi in aree come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale e vocale, la scoperta di farmaci, la ricostruzione a super risoluzione delle immagini e l'imaging medico, consentendo ai sistemi di apprendere rappresentazioni complesse ma sottili. Tuttavia, vale la pena ricordare che i risultati sono buoni solo quanto i dati su cui viene addestrato l'algoritmo. Se i dati sono costituiti da distorsioni non intenzionali o problemi di integrità, l'apprendimento automatico può fuorviare l'utente. Un'altra tecnologia all'avanguardia che sta giustamente guadagnando molta importanza in questi giorni è il rilevamento degli oggetti. È una combinazione di classificazione dell'immagine e localizzazione accurata degli oggetti basata sull'apprendimento profondo che garantisce una comprensione corretta e completa dell'immagine. La tecnologia è legata alla visione artificiale, la scienza della comprensione e della manipolazione delle immagini digitali come se fossero percepite dal cervello umano. Vari domini applicazione vengono utilizzati per diverse attività. Il rilevamento di oggetti salienti utilizza la segmentazione a livello di pixel e miglioramenti del contrasto locale mentre il rilevamento di oggetti generici utilizza la regressione del riquadro di delimitazione (BB) per il rilevamento, che è una tecnica popolare per migliorare o prevedere la posizione dell'oggetto creando un riquadro rettangolare attorno ad esso. La società ha beneficiato dell'intelligenza artificiale mentre completava numerose attività quotidiane. Attualmente la tecnologia di riconoscimento degli oggetti è ampiamente utilizzata nella sorveglianza, per controllare il comportamento criminale, militare e dei trasporti, insieme alla diagnosi medica e alla guida autonoma. L'analisi precisa delle immagini di telerilevamento è molto preziosa per i campi agricoli e l'industria della difesa. Alimentando l'algoritmo con immagini classificate, è possibile addestrare il programma a identificare accuratamente oggetti specifici con un basso tasso di errore. Inutile dire che i dispositivi medici basati sull'intelligenza artificiale vengono elogiati per la loro promettente accuratezza. Questa tecnologia, addestrata per abbinare le immagini di input alla libreria di dati raccolti, aiuta a gestire un'enorme quantità di informazioni, risolvendo i problemi in modo migliore e più rapido. Viene utilizzato con successo per rilevare la retinopatia diabetica con una precisione superiore all'87,4%, nonché per analizzare i raggi X e le scansioni di tomografia computerizzata. Lo stato attuale delle epidemie nel mondo non fa che aumentare la necessità di questa tecnologia. Il tracciamento degli oggetti è un'altra area di elaborazione delle immagini da ottenere mediante l'identificazione univoca e il monitoraggio delle posizioni degli oggetti identificati nel tempo. Questo campo si dimostrerebbe utile per rintracciare pedoni o veicoli in movimento mirati, incidenti, monitoraggio criminale o di sicurezza, sebbene la tecnologia sia ancora in corso. Uno degli strumenti prodotti solo per lavorare con il riconoscimento delle immagini è SentiSight.ai. È una piattaforma basata sul Web utilizzata per l'etichettatura delle immagini oltre allo sviluppo di applicazioni di riconoscimento delle immagini basate sull'intelligenza artificiale. La piattaforma è sviluppata da Neurotechnology, un'azienda che apprezza algoritmi e software ad alta precisione basati sul deep learning e altre tecnologie legate all'intelligenza artificiale. Prima dell'era delle innovazioni, il commento delle immagini veniva effettuato da particolari membri del team responsabili di questo compito. Questo metodo era costoso, richiedeva tempo e manodopera. SentiSight.ai è stato creato con solo due obiettivi in mente: rendere le attività di annotazione delle immagini più efficienti e vantaggiose anche quando si lavora su progetti su larga scala e fornire agli utenti un'interfaccia fluida e intuitiva per la formazione e l'utilizzo di modelli di reti neurali profonde, risparmiando alle aziende preziose tempo e denaro. Il modello è conveniente per i principianti in quanto è facile da usare, così come per i professionisti che si aspettano molte opzioni di formazione, statistiche dettagliate e una rappresentazione vantaggiosa dei risultati. Sono offerti diversi strumenti per le prestazioni, come il servizio di somiglianza delle immagini di SentiSight.ai, l'etichettatura delle immagini, uno strumento di etichettatura intelligente che aumenta considerevolmente la velocità dell'annotazione bitmap, la formazione del modello di classificazione delle immagini che aiuta a identificare determinati elementi nell'immagine. È anche possibile l'addestramento del modello per il rilevamento di oggetti da parte di SentiSight.ai per aiutare a prevedere la posizione esatta dell'elemento desiderato nell'immagine. C'è una funzione che consente a numerosi utenti di lavorare contemporaneamente sullo stesso progetto pur essendo in grado di tenere traccia del tempo trascorso a svolgere attività specifiche. SentiSight.ai può essere utilizzato online, tramite il server API REST o l'interfaccia web, oppure offline tramite la versione locale scaricata per i clienti che desiderano eseguire i modelli sulle proprie macchine. Inoltre, SentiSight.ai fornisce modelli pre-addestrati che possono essere utilizzati senza alcuna formazione supplementare per attività come la classificazione delle merci e il conteggio delle persone. Poiché la tecnologia dell'intelligenza artificiale continua a evolversi, l'obiettivo principale per noi è trovare modi innovativi per utilizzarla a beneficio della società. Al momento c'è molto spazio per miglioramenti, anche se con abbastanza ricerca e prove potremmo entrare presto nell'era dell'IA generale. Post aggiornato il 12 maggio 2021

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