Ti sei mai chiesto come un computer "vede" un'immagine in termini di ciò che può dirci riguardo al contenuto dell'immagine? E tutto ciò è dovuto a qualcosa noto come sistemi di visione basati sull'apprendimento automatico l'apprendimento automatico è una forma di tecnologia che consente ai computer di imparare a fare qualcosa — proprio come noi possiamo imparare attraverso l'esperienza e migliorare nel tempo.
A sistema di visione basato sul machine learning , in termini semplici, è un programma informatico in grado di "vedere" e comprendere le immagini che gli vengono mostrate. Lo fa cercando schemi e dati all'interno delle immagini e formulando poi previsioni sulle immagini stesse, basandosi su quanto ha appreso da esempi precedenti.
I sistemi di visione basati sul machine learning hanno fatto notevoli progressi negli ultimi anni. Un tempo i computer potevano rilevare soltanto forme e colori semplici. Ma con il miglioramento della tecnologia, anche la capacità delle macchine di comprendere e interpretare immagini altamente complesse è migliorata.
Un passo fondamentale nell'evoluzione del machine learning nel riconoscimento visivo è l'applicazione dei reti neurali reti neurali. Queste reti sono progettate per funzionare come i nostri cervelli, con strati di neuroni artificiali che elaborano informazioni e creano collegamenti. Grazie all'uso delle reti neurali, le macchine hanno compiuto notevoli progressi nel riconoscimento di oggetti, volti ed emozioni all'interno delle immagini.
Quando scatti una foto con uno smartphone, ti è mai capitato che identificasse automaticamente le persone nell'inquadratura? Tutto ciò è reso possibile dai sistemi di visione basati sul machine learning. Questi includono algoritmi in grado di riconoscere e classificare gli oggetti all'interno delle immagini, il che è utile, ad esempio, quando devi ordinare vecchie fotografie.
Immagina un mondo in cui le macchine possono riconoscere istantaneamente e seguire i nostri oggetti. Questo ora può essere realizzato utilizzando sistemi di visione basati sull'apprendimento automatico. Tali sistemi sono progettati sulla base di visione Artificiale approcci per rilevare e riconoscere oggetti all'interno di un'immagine o di un video acquisito.
È, ad esempio, ampiamente utilizzato nei sistemi di visione basati sull'apprendimento automatico per il rilevamento di oggetti, come nel settore automobilistico (veicoli autonomi, ecc.). Questi sistemi aiutano le auto a "vedere" e reagire all'ambiente circostante, come altri veicoli, pedoni e semafori. Sfruttando l'apprendimento automatico, queste auto possono guidare in sicurezza ed evitare collisioni stradali.
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