طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی چگونه کار می کند

تمام داده ها از بیت ها تشکیل شده اند . 8 بیت در یک بایت و 1024 بایت در یک کیلوبایت وجود دارد. بعد از کیلوبایت ها مگابایت ها می آیند که از 1024 کیلوبایت تشکیل شده اند. شما اصل مطلب را متوجه شدید، درست است؟ فناوری‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری می‌توانند به ما کمک کنند تا از اتوماسیون برای ساختار و سازماندهی این داده‌ها استفاده کنیم. طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

در سال 2025، انتظار داریم به طور جمعی حدود 175 زتابایت داده تولید، ضبط، کپی و پردازش کنیم . برای درک این موضوع، یک زتابایت 8,000,000,000,000,000,000,000 بیت است. این داده‌های زیادی است و هیچ نشانه‌ای از کاهش سرعت ایجاد داده وجود ندارد.

تصاویر – از جمله تصاویر و ویدئوها – بخش عمده ای از تولید داده در سراسر جهان را تشکیل می دهند. برای تفسیر و سازماندهی این داده ها، به طبقه بندی تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی روی می آوریم. طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی عکس‌ها را با مدل‌های یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می‌کند که می‌تواند طیف گسترده‌ای از معیارها را شناسایی و تشخیص دهد – از محتوای تصویر گرفته تا زمان روز.

طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی چیست؟

طبقه‌بندی تصویر وظیفه طبقه‌بندی و تخصیص برچسب‌ها به گروه‌بندی تصاویر یا بردارهای درون یک تصویر، بر اساس معیارهای خاص است. یک برچسب را می توان بر اساس یک یا چند معیار اختصاص داد.

طبقه بندی تصویر می تواند:

• تک برچسبی
• چند برچسبی باشد.

بیایید ببینیم این به چه معناست.

طبقه بندی تک برچسبی در مقابل طبقه بندی چند برچسبی

در طبقه بندی تک برچسبی، هر تصویر همان طور که از نام آن پیداست، تنها دارای یک برچسب یا حاشیه است. در نتیجه برای هر تصویری که مدل می بیند، تنها بر اساس یک معیار به تحلیل و دسته بندی می پردازد.

برای مثال، می‌توانید یک مدل هوش مصنوعی را برنامه‌ریزی کنید تا تصاویر را بر اساس اینکه صحنه‌های روز یا شب را به تصویر می‌کشند، دسته‌بندی کند. از سوی دیگر، در طبقه‌بندی چند برچسبی، تصاویر می‌توانند چندین برچسب داشته باشند، برخی از تصاویر حاوی همه برچسب‌هایی هستند که شما در آن واحد استفاده می‌کنید.

نمونه ای از طبقه بندی چند برچسبی، طبقه بندی پوسترهای فیلم است که در آن یک فیلم می تواند بخشی از بیش از یک ژانر باشد.

طبقه بندی تصاویر چگونه کار می کند

در اینجا نحوه کار طبقه بندی تصاویر به صورت گام به گام آورده شده است:

1. پیش پردازش: آماده سازی داده های شما

این مرحله با حذف ناهنجاری‌های نامطلوب و تقویت جنبه‌های کلیدی خاص تصویر، داده‌های تصویر را بهبود می‌بخشد تا مدل‌های Computer Vision بتوانند با این داده‌های بهتر کار کنند. اساساً، شما در حال تمیز کردن داده های خود هستید تا مدل هوش مصنوعی آن را پردازش کند.

پاکسازی داده ها – که گاهی اوقات پاکسازی داده ها نیز نامیده می شود – مرحله مهمی در آماده سازی داده های شما برای آموزش مدل شما است، زیرا عدم دقت در داده ها منجر به عدم دقت در مدل طبقه بندی تصویر می شود. در طول پاکسازی داده ها، می توانید انتظار داشته باشید که:

• حذف موارد تکراری: داده های تکراری روند آموزش را کند می کند و می تواند منجر به این شود که مدل شما وزن بیشتری را به داده های تکراری بی مورد بدهد.
• برش داده های نامربوط : شامل داده های نامربوط به آموزش مدل شما برای هدف مورد نظر کمک نمی کند.
• موارد پرت ناخواسته را فیلتر کنید : برخی از داده‌ها – اگرچه از نظر فنی مرتبط هستند – هنگام آموزش مدل هوش مصنوعی شما مفید نیستند. داده هایی که بسیار خارج از حد معمول هستند، می توانند پیش بینی های مدل شما را منحرف کنند، بنابراین بهتر است آن را حذف کنید.
• شناسایی داده‌های از دست رفته : داده‌های از دست رفته می‌تواند باعث ایجاد مشکلاتی در فرآیند آموزش شود – در طول فرآیند پاک‌سازی داده‌ها، داده‌های از دست رفته را می‌توان شناسایی و به‌روزرسانی کرد.
• رفع خطاهای ساختاری : بیشتر تکنیک های یادگیری ماشینی قادر به شناسایی اشتباهات مانند یک انسان نیستند، به این معنی که هر قطعه داده باید به طور دقیق سازماندهی شود.

وقتی نوبت به آموزش یک مدل طبقه‌بندی تصویر یا هر مدل هوش مصنوعی مربوط می‌شود، داده‌های سازمان‌یافته، شما را برای موفقیت آماده می‌کند. برای مثال، فرض کنید مجموعه‌ای از تصاویر مد دارید. شما می خواهید مطمئن شوید که همه تصاویر با کیفیت بالا، نور کافی هستند و هیچ تکراری وجود ندارد. مرحله پیش پردازش جایی است که ما مطمئن می شویم همه محتوا مرتبط هستند و محصولات به وضوح قابل مشاهده هستند.

2. تشخیص شی: مکان یابی اشیاء در مجموعه تصویر

این فرآیند مکان یابی یک شی است که مستلزم بخش بندی تصویر و تعیین مکان شی است. با استفاده از مثال مد قبلی ما، الگوریتم می تواند دامن، بلوز، شلوار و غیره را پیدا کند. در این حالت، می توان به مدل آموزش داد تا بلوزها را در قسمت بالایی تصویر و دامن ها را در قسمت پایین تشخیص دهد. ‌

3. تشخیص و آموزش اشیاء: برچسب گذاری تصاویر واقع شده

الگوریتم های یادگیری عمیق الگوها و ویژگی هایی را در تصویر کشف می کنند که ممکن است برای یک برچسب خاص منحصر به فرد باشد. مدل از این مجموعه داده یاد می گیرد و در آینده دقیق تر می شود. در مجموعه تصویر مد ما، می توانید برچسب هایی مانند میدی، آستین کوتاه، دامن، بلوز، تی شرت و غیره را اختصاص دهید.

هنگامی که داده های خود را برچسب گذاری کردید، باید مدل هوش مصنوعی خود را آموزش دهید. این شامل بارگذاری مقادیر زیادی داده در هر یک از برچسب‌های شما است تا به مدل هوش مصنوعی چیزی برای یادگیری بدهد. هرچه داده های آموزشی بیشتری آپلود کنید، مدل شما در تعیین محتوای هر تصویر دقیق تر خواهد بود.

4. طبقه بندی اشیا: مدل شما آماده است تا تصاویر شما را طبقه بندی کند

این مرحله نهایی در فرآیند است—شما یک مدل هوش مصنوعی ساخته اید که تصاویر مد را بر اساس چندین معیار مختلف طبقه بندی می کند. الگوریتم از یک رویکرد طبقه بندی مناسب برای طبقه بندی موارد مشاهده شده به کلاس های از پیش تعیین شده استفاده می کند. این کار را با مقایسه الگوهای تصویر با الگوهای دلخواه انجام می دهد. اکنون مواردی که در مرحله قبل به عنوان برچسب اضافه کرده اید توسط الگوریتم روی تصاویر واقعی شناسایی می شوند.

5. اتصال به یک گردش کار هوش مصنوعی

پس از تکمیل این فرآیند، اکنون می‌توانید مدل هوش مصنوعی طبقه‌بندی تصویر خود را به یک گردش کار هوش مصنوعی متصل کنید. این ورودی – جایی که داده های جدید از کجا می آیند، و خروجی – را مشخص می کند که پس از طبقه بندی داده ها چه اتفاقی می افتد. به عنوان مثال، داده‌ها می‌توانند از دریافت سهام جدید و خروجی می‌تواند برای افزودن داده‌ها به صفحه Google باشد.

مفاهیم کلیدی طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی چیست؟

برای درک بهتر نحوه آموزش مدل و نحوه کار طبقه بندی تصاویر در هوش مصنوعی اجازه دهید نگاهی به برخی اصطلاحات و فناوری های کلیدی درگیر بیاندازیم. ما بعداً به هر یک از این موارد عمیق نگاه خواهیم کرد، اما ابتدا اجازه دهید با یک مرور کلی شروع کنیم:

• فرآیند یادگیری ماشینی و یادگیری تحت نظارت یا بدون نظارت به داده ها و ساختار آن بستگی دارد.
• برای استفاده حداکثری از این فرآیند، باید یک مجموعه داده با کیفیت بالا برای آموزش داشته باشید.
• بینایی کامپیوتری مجهز به هوش مصنوعی به ماشین‌ها امکان تقلید دید انسان و شناسایی اشیاء در عکس‌ها را می‌دهد.

بیایید عمیق‌تر به ملاحظات کلیدی مورد استفاده در فرآیند طبقه‌بندی تصویر بپردازیم.

یادگیری تحت نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت

برای آموزش یک ماشین برای طبقه بندی تصاویر، به مقادیر زیادی داده نیاز دارید. یک ماشین می تواند به دو روش یاد بگیرد:

• تحت نظارت
• نظارت نشده

رایج‌تر از این دو، یادگیری تحت نظارت است. این جایی است که شخص داده های نمونه ای را به رایانه ارائه می دهد که با پاسخ های صحیح برچسب گذاری شده است. این به رایانه می آموزد که همبستگی ها را تشخیص دهد و رویه ها را روی داده های جدید اعمال کند.

یادگیری بدون نظارت به اندازه یادگیری تحت نظارت رایج نیست. یادگیری بدون نظارت با داده های نامرتب و خام و بدون دخالت انسانی مشخص می شود. از داده های آموزشی استفاده نمی کند. یادگیری عمیق به عنوان بخشی از این نوع یادگیری گنجانده شده است.

با این حال، یادگیری بدون نظارت می تواند بینش هایی را که انسان ها هنوز شناسایی نکرده اند، آشکار کند.

داده ها برای طبقه بندی تصویر

داده های ارائه شده به الگوریتم در طبقه بندی تصاویر، به ویژه طبقه بندی نظارت شده بسیار مهم است. مجموعه داده های تصویری شما ابزار یادگیری ماشین شما را تغذیه می کند – هرچه کیفیت داده های شما بهتر باشد، مدل شما دقیق تر است.

مجموعه داده آموزشی با کیفیت بالا، قابلیت اطمینان و کارایی پیش‌بینی‌های مدل هوش مصنوعی شما را افزایش می‌دهد و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر را امکان‌پذیر می‌سازد.

الگوریتم های طبقه بندی تصاویر: یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین همیشه واضح نیست، اما هنگام بررسی طبقه بندی تصاویر مهم است.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی به رایانه ها کمک می کند تا با استفاده از الگوریتم هایی که می توانند وظایف را به طور خودکار انجام دهند، از داده ها یاد بگیرند.

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینی است که بر اساس مجموعه ای از الگوریتم هایی است که مانند مغز انسان الگوبرداری شده است . این اجازه می دهد تا داده های بدون ساختار ، مانند اسناد، عکس ها و متن، پردازش شوند.

این نوع پیشرفته تری از یادگیری ماشینی در نظر گرفته می شود. یادگیری عمیق از شبکه های عصبی استفاده می کند. داده ها بین گره ها (مانند نورون های مغز انسان) با استفاده از ارتباطات عصبی پیچیده و چند لایه منتقل می شوند.

هر یک از این گره ها داده ها را پردازش کرده و یافته ها را به ردیف بعدی گره ها منتقل می کند. به عنوان پاسخ، داده ها دستخوش یک اصلاح غیر خطی می شوند که به تدریج انتزاعی می شود.

در حالی که برای آموزش چنین سیستمی به داده های زیادی نیاز است، می تواند تقریباً بلافاصله شروع به تولید نتایج کند. هنگامی که الگوریتم ها در جای خود قرار گرفته و کار می کنند، نیاز زیادی به تعامل انسانی وجود ندارد.

از طبقه بندی تصاویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای تعدیل محتوا استفاده کنید

اخبار جعلی و آزار و اذیت آنلاین دو موضوع مهم در مورد پلتفرم های اجتماعی آنلاین هستند. بررسی دقیق هر پست و عکس آپلود شده برای این پلتفرم ها دشوار است. هوش مصنوعی می‌تواند وارد عمل شود و این کار را برای آن‌ها انجام دهد، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای خودکارسازی تعدیل محتوا و تفسیر مطالبی که به طور خودکار در وب‌سایت‌هایشان پست می‌شود.