Natanong mo na ba kung paano "nakakakita" ang isang kompyuter ng isang larawan sa ganang ano ang maituturo nito tungkol sa nasa larawan? At lahat ito ay dahil sa isang bagay na kilala bilang machine learning vision systems ang machine learning ay isang anyo ng teknolohiya na nagbibigay-daan sa mga kompyuter na matuto kung paano gawin ang isang bagay — tulad ng ating kakayahang matuto sa pamamagitan ng karanasan at mas mapabuti ang pagganap sa paglipas ng panahon.
A sistema ng machine learning na paningin , sa madaling salita, ay isang programa sa kompyuter na may kakayahang "makakita" at maunawaan ang mga imahe na ipinapakita dito. Ginagawa nito ito sa pamamagitan ng paghahanap ng mga pattern at datos sa mga imahe, at paggawa ng mga hula tungkol sa mga imahe batay sa kanyang natutunan mula sa mga nakaraang halimbawa.
Ang mga sistema ng machine learning na may kakayahang pang-vision ay malaki nang naabot sa mga kamakailang taon. Nang una, ang mga kompyuter ay kayang tukuyin lamang ang simpleng hugis at kulay. Ngunit dahil sa pag-unlad ng teknolohiya, lalong lumobo ang kakayahan ng mga makina na maunawaan at bigyang-kahulugan ang mga napakalalim na imahe.
Isang mahalagang hakbang sa ebolusyon ng machine learning sa pagkilala ng visual ay ang paggamit ng mga neural network ang mga network na ito ay inaasahang kumikilos tulad ng ating sariling utak, na may mga layer ng artipisyal na mga neuron na nagpoproseso at gumagawa ng mga ugnayan. Dahil sa neural networks, nakamit ng mga makina ang mga pagsulong sa pagkilala ng mga bagay, mukha, at kahit pa ang mga emosyon sa mga larawan.
Kapag kumuha ka ng litrato gamit ang smartphone, nagkaroon ka na ba ng karanasang awtomatikong nakikilala nito ang mga tao sa frame? Ang lahat ng iyon ay dulot ng mga machine learning vision system. Kasama rito ang mga algorithm upang makilala at maiuri ang mga bagay sa loob ng mga imahe — na kapaki-pakinabang, halimbawa, kapag kailangan mong mag-sort ng mga lumang litrato.
Isipin mo ang isang mundo kung saan ang mga makina ay kayang agad na makilala at sundin ang ating mga bagay. Maaari na itong makamit gamit ang mga sistema ng machine learning na nakikita. Ang mga sistemang ito ay dinisenyo batay sa pandamaang Panlilipat mga pamamaraan upang matukoy at makilala ang mga bagay sa loob ng isang kuha na imahe o video.
Halimbawa, malawak itong ginagamit sa mga sistema ng machine learning na nakikita para sa pagtukoy ng bagay, tulad sa larangan ng automotive (mga kotse na nagmamaneho nang mag-isa, atbp.). Tumutulong ang mga sistemang ito sa mga kotse na "makakita" at tumugon sa kanilang kapaligiran, tulad ng iba pang mga sasakyan, pedestrian, at mga ilaw trapiko. At sa pamamagitan ng paggamit ng machine learning, ang mga kotse ay maaaring magmaneho nang ligtas at maiwasan ang mga banggaan sa kalsada.
Isang pioneer sa teknolohiya ng inspeksyon ng bagong enerhiyang baterya, inilalapat namin ang aming mga advanced na sistema ng paningin at AI-driven na solusyon sa buong industrial na pagmamanupaktura, mga precision component, at smart automation, na nagtutulak ng inobasyon sa mga mataas na paglago na sektor.
Nagpapanatili kami ng 100% na pagsusuri sa produkto, na nagpapatupad ng mahigpit na pangangasiwa sa kalidad mula sa pagkuha ng hilaw na materyales at pag-asasemble hanggang sa huling pagsubok at pagpapacking—tinitiyak ang katiyakan, pagsunod, at epektibong paghahatid para sa mga global na kliyente.
Bilang isang pambansang kinikilalang mataas na teknolohiyang negosyo na may dual certification sa software at system integration, ang espesyalisasyon namin ay mga pangunahing teknolohiya kabilang ang machine vision software, robotics, precision motion control, at mga intelligent inspection system.
Na suportado ng isang mahusay na engineering team, nag-aalok kami ng pasadyang pag-unlad ng mga produkto sa paningin, cost-optimized na sourcing, serbisyo sa pagsasama-sama, at espesyalisadong logistics—na nagbibigay ng kompletong, murang solusyon sa visual at mabilis na after-sales support.
EN
