Որբե՞ր եք հարցրել Ձեզ, թե ինչպես է համակարգիչը «տեսնում» նկարը՝ ըստ այն բանի, ինչ կարող է ասել մեզ նկարում եղածի մասին: Եվ սա ամեն ինչ պայմանավորված է մի բանով, որը հայտնի է որպես մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգեր մեքենայական ուսուցումը տեխնոլոգիայի մի ձև է, որը հնարավորություն է տալիս համակարգիչներին սովորել, թե ինչպես կատարել ինչ-որ բան՝ ինչպես մենք սովորում ենք փորձի միջոցով և ժամանակի ընթացքում ավելի լավ ենք անում ինչ-որ բան:
Ա մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգ , պարզ լեզվով, համակարգչային ծրագիր է, որը կարողանում է «տեսնել» և հասկանալ ներկայացված նկարները: Այն դա անում է՝ նկարներում օրինաչափություններ ու տվյալներ փնտրելով, ապա կանխատեսում է նկարների մասին՝ հիմնվելով նախորդ օրինակներից ստացված իմացածի վրա:
Մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգերը վերջին տարիներին երկար ճանապարհ են անցել: Նախկինում համակարգիչները կարողանում էին հայտնաբերել միայն պարզ ձևեր և գույներ: Սակայն ինչպես տեխնոլոգիան բարելավվեց, այնպես էլ մեքենաների կարողությունը բարդ պատկերները հասկանալու և մեկնաբանելու նույնպես բարելավվեց:
Տեսողական ներկայացման մեջ մեքենայական ուսուցման զարգացման մեջ մեծ քայլ դեպի առաջ է նեյրոնային ցանցերի կիրառումը նեյրոնային ցանցեր այս ցանցերը պետք է աշխատեն ինչպես մեր սեփական ուղեղները՝ արհեստական նյարդային բջիջների շերտերով, որոնք մշակում են տեղեկատվությունը և կապեր են ստեղծում: Նեյրոնային ցանցերի օգտագործմամբ մեքենաները հաջողությամբ են հայտնաբերում առարկաներ, դեմքեր և նույնիսկ եмоցիաներ նկարներում:
Երբ սմարթֆոնով լուսանկար եք անում, երբևէ նկատե՞լ եք, որ այն ինքնաբաց նույնականացնում է կադրում եղած մարդկանց: Այս ամենն այդ շնորհիվ է, որ մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգեր կան: Դրանք ներառում են ալգորիթմներ, որոնք նպատակ ունեն նկարներում առկա առարկաները նույնականացնել և դասակարգել՝ օգնելով, օրինակ, հին լուսանկարները դասավորել:
Փոխարինեք մի աշխարհ, որտեղ մեքենաները կարող են ակնթարթորեն ճանաչել և հետևել մեր օբյեկտներին: Սա հիմա հնարավոր է դառնում մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգերի միջոցով: Այդպիսի համակարգերը ստեղծվում են՝ հիմնվելով համակարգչային տեսողություն մոտեցումների վրա՝ հայտնաբերելու և ճանաչելու նկարում կամ տեսանյութում առկա օբյեկտները:
Օրինակ՝ դրանք լայնորեն օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման տեսողական համակարգերում օբյեկտների հայտնաբերման համար, ինչպես օրինակ՝ ավտոմոբիլային ոլորտում (ինքնագնաց ավտոմեքենաներ և այլն): Այդ համակարգերը օգնում են ավտոմեքենաներին «տեսնել» և արձագանքել իրենց շրջակա միջավայրին՝ ինչպես օրինակ՝ այլ տրանսպորտային միջոցներին, հետիոտներին և կանգնեցման լույսերին: Եվ մեքենայական ուսուցումը օգտագործելով՝ այդ ավտոմեքենաները կարող են անվտանգ շարժվել և խուսափել բախումներից երթևեկության մեջ:
Նորարարական էներգետիկայի մատակարարման ստուգման տեխնոլոգիաների նախաձեռնող՝ մենք մեր առաջադեմ տեսողական համակարգերն ու արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված լուծումները կիրառում ենք արդյունաբերական արտադրության, ճշգրիտ մասերի և ինտելեկտուալ ավտոմատացման ոլորտներում՝ նպաստելով արագ աճող ոլորտներում նորարարությունների մշակմանը:
Մենք պահպանում ենք 100% արտադրանքի ստուգման մակարդակ՝ իրականացնելով խիստ որակի վերահսկողություն հումքի ձեռքբերումից և հավաքակցումից մինչև վերջնական փորձարկում և փաթեթավորում՝ ապահովելով հուսալիություն, համապատասխանություն և արդյունավետ մատակարարում գլոբալ հաճախորդներին:
Որպես ազգային մակարդակով ճանաչված բարձր տեխնոլոգիական ձեռնարկություն՝ օժտված երկկի ծրագրային ապահովման և համակարգի ինտեգրման վկայականներով, մենք մասնագիտացած ենք մեքենայական տեսողության ծրագրային ապահովման, ռոբոտների, ճշգրիտ շարժման վերահսկման և ինտելեկտուալ ստուգման համակարգերի հիմնարար տեխնոլոգիաներում:
Որակյալ ինժեներական թիմի աջակցությամբ մենք առաջարկում ենք տեսողական արտադրանքների հատուկ մշակում, արժեքով օպտիմալացված մատակարարում, կոնսոլիդացիայի ծառայություններ և հատուկ տրանսպորտային ծառայություններ՝ ապահովելով ամբողջական, արժեքով հարմար տեսողական լուծումներ և արագ սպասարկման աջակցություն:
EN
