Vous êtes-vous déjà demandé comment un ordinateur « voit » une image en termes de ce qu'il peut nous dire sur ce qu'elle contient ? Et tout cela est dû à quelque chose que l'on appelle machine learning vision systems l'apprentissage automatique est une forme de technologie qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire quelque chose — tout comme nous pouvons apprendre par l'expérience et faire mieux au fil du temps.
A système de vision par apprentissage automatique , en termes simples, est un programme informatique capable de « voir » et de comprendre les images qui lui sont présentées. Il le fait en recherchant des motifs et des données dans les images, puis en émettant des prédictions sur ces images en fonction de ce qu'il a appris à partir d'exemples précédents.
Les systèmes de vision par apprentissage machine ont beaucoup progressé ces dernières années. Autrefois, les ordinateurs ne pouvaient détecter que des formes et des couleurs simples. Mais avec l'amélioration de la technologie, la capacité des machines à comprendre et interpréter des images très complexes s'est également améliorée.
Une étape majeure dans l'évolution de l'apprentissage machine en reconnaissance visuelle est l'application des réseaux neuronaux réseaux neuronaux. Ces réseaux sont censés fonctionner comme notre propre cerveau, avec des couches de neurones artificiels qui traitent les informations et établissent des connexions. Grâce aux réseaux neuronaux, les machines ont réalisé des percées dans la reconnaissance d'objets, de visages et même d'émotions dans les images.
Lorsque vous prenez une photo avec un smartphone, vous êtes-vous déjà demandé comment il identifiait automatiquement les personnes présentes sur l'image ? Tout cela est rendu possible grâce aux systèmes de vision par apprentissage machine. Ces systèmes utilisent des algorithmes capables de reconnaître et classer les objets dans les images — ce qui est utile, par exemple, pour trier vos anciennes photos.
Imaginez un monde où les machines peuvent instantanément reconnaître et suivre nos objets. Cela peut désormais être réalisé à l'aide de systèmes de vision par apprentissage automatique. Ces systèmes sont conçus sur la base de vision par ordinateur approches permettant de détecter et de reconnaître des objets dans une image ou une vidéo capturée.
Il est, par exemple, largement utilisé dans les systèmes de vision par apprentissage automatique pour la détection d'objets, comme dans le domaine automobile (voitures autonomes, etc.). Ces systèmes aident les voitures à « voir » et à réagir à leur environnement, comme d'autres véhicules, piétons et feux de signalisation. Et en exploitant l'apprentissage automatique, ces voitures peuvent conduire en toute sécurité et éviter les collisions dans la rue.
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