Η μηχανική μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε πληθώρα επιχειρήσεων και τομέων από διάφορους επαγγελματίες μεταξύ των οποίων και οι data scientists.

Ένα από τα βασικά πεδία εφαρμογής της τεχνητης νοημοσύνης είναι στην εκμάθηση των υπολογιστών να βλέπουν ελαττώματα και προβλήματα πριν επηρεάσουν τις διάφορες λειτουργίες.

Οι επιστήμονες κάνουν προσπάθειες να αναπτύξουν τρόπους για τις μηχανές να βλέπουν και να κατανοούν οπτικά δεδομένα τα τελευταία περίπου 60 χρόνια.

Το αποτελέσματα αυτής της προσπάθειας είναι αξιοσημείωτα καθώς η υπολογιστική όραση (computer vision) είναι γεγονός και διαρκώς εξελίσσεται.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε:

Τι είναι η υπολογιστική όραση

Πώς λειτουργεί

Ποιες είναι οι εφαρμογές της

Ας ξεκινήσουμε με ένα βασικό ορισμό.

Τι Είναι η Υπολογιστική Όραση

Η υπολογιστική όραση (computer vision) αποτελεί ένα πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που εκπαιδεύει και επιτρέπει στους υπολογιστές να αντλούν βασικές πληροφορίες από διάφορες πηγές, όπως ψηφιακές εικόνες και βίντεο.

Οι υπολογιστές έπειτα μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις ψηφιακές εικόνες καθώς και μοντέλα deep learning για να αναγνωρίσουν, να ταξινομήσουν με ακρίβεια διάφορα αντικείμενα και να κάνουν συστάσεις βάσει των πληροφοριών αυτών.

Ο όγκος των δεδομένων που παράγονται σήμερα είναι τεράστιος, γεγονός το οποίο αποτέλεσε βασικό κινητήριο παράγοντα για την ανάπτυξη της υπολογιστικής όρασης.

Ακολούθως, ας δούμε λίγο πιο αναλυτικά πώς ακριβώς λειτουργεί η υπολογιστική όραση.

Πώς λειτουργεί η Υπολογιστική Όραση

Η υπολογιστική όραση απαιτεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Οι αναλύσεις των δεδομένων επαναλαμβάνονται διαρκώς και πραγματοποιούνται μέχρι η μηχανή να είναι σε θέση να διαφοροποιήσει μεταξύ αντικειμένων και να αναγνωρίσει απεικονίσεις.

Για την επίτευξη του σκοπού αυτού οι δύο βασικές τεχνικές που χρησιμοποιούνται είναι η βαθιά μάθηση και τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN).

Οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση παρέχουν την δυνατότητα στην μηχανή να μαθαίνει αυτόματα να ερμηνεύει οπτικά δεδομένα, να διακρίνει μεταξύ παρόμοιων εικόνων και ακόμα και να αντικαταστήσει την συμμετοχή του ανθρώπου σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας.

Επιπλέον, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα έχουν καθοριστικό ρόλο μιας και βοηθούν τα μοντέλα μηχανικής και βαθιάς μάθησης στην διαδικασία της κατανόησης και ερμηνείας.

Αυτό το πραγματοποιούν διαιρώντας τα διάφορα οπτικά στοιχεία σε μικρότερα τμήματα που μπορούν να επισημανθούν με ετικέτες.

Τα μοντέλα αυτά λοιπόν εκπαιδεύονται σε σύνολα δεδομένων με ετικέτες, όπου το μοντέλο μαθαίνει τη σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών εισόδου και της επιθυμητής εξόδου (π.χ. ετικέτες αντικειμένων).

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN) χρησιμοποιούνται συχνά για εργασίες υπολογιστικής όρασης λόγω της ικανότητάς τους να μαθαίνουν ιεραρχικά χαρακτηριστικά από ακατέργαστα δεδομένα pixel.

Μέσα από τις επαναλήψεις, το νευρωνικό δίκτυο αξιολογεί τις συστάσεις του και αρχίζει να αντιλαμβάνεται, να αναγνωρίζει και να κατηγοριοποιεί εικόνες, όπως οι άνθρωποι και αντικείμενα.

Συνεχίζοντας, ας δούμε ορισμένες βασικές εφαρμογές της υπολογιστικής όρασης.

3 Εφαρμογές Υπολογιστικής Όρασης

Η υπολογιστική όραση έχει εφαρμογές σε πληθώρα κλάδων και επιχειρήσεων μεταξύ των οποίων η ψυχαγωγία και οι μεταφορές.

Ας τις δούμε λίγο πιο αναλυτικά ακολούθως.

   Εφαρμογή #1: Αναγνώριση Προσώπων

Τα διάφορα προγράμματα αναγνώρισης προσώπου που αναπτύσσονται, χρησιμοποιούν υπολογιστική όραση προκειμένου να αναγνωρίσουν άτομα σε φωτογραφίες.

Τα χαρακτηριστικά του προσώπου στις φωτογραφίες αναγνωρίζονται από αλγόριθμους υπολογιστικής όρασης, οι οποίοι έπειτα ταιριάζουν αυτά τα στοιχεία με αποθηκευμένα προφίλ προσώπου.

Για παράδειγμα, στην προσπάθεια να επαληθευτεί η ταυτότητα των ατόμων που χρησιμοποιούν εφαρμογές κοινωνικής δικτύωσης, υπηρεσίες και ηλεκτρονικά είδη ευρείας κατανάλωσης, χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο η αναγνώριση προσώπου.

Για ανάλογους λόγους ασφαλείας, χρησιμοποιείται λογισμικό αναγνώρισης προσώπου για εντοπισμό εγκληματιών χρησιμοποιώντας υλικό παρακολούθησης από την αστυνομία.

   Εφαρμογή #2: Αθλητική Ανάλυση

Συνεχίζοντας, η υπολογιστική όραση χρησιμοποιείται και για την ανάλυση αθλητικών γεγονότων, για την βελτίωση των αθλητικών παιχνιδιών.

Αυτό πραγματοποιείται μέσα από την παρακολούθηση των κινήσεων των διαφόρων παικτών, τις κινήσεις και την τροχιά της μπάλας καθώς και τον εντοπισμό κρίσιμων σημείων για καλύτερες και πιο μεθοδικές στρατηγικές προπόνησης.

   Εφαρμογή #3: Αυτόνομα Οχήματα

Μια ακόμα βασική εφαρμογή της υπολογιστικής όρασης αφορά τα αυτόνομα οχήματα τα οποία βοηθάει στο να αντιλαμβάνονται και να πλοηγούνται καλύτερα στο περιβάλλον τους.

Ειδικότερα, η υπολογιστική όραση συνδράμει στην ανίχνευση των πεζών, άλλων οχημάτων, οδικών σημάτων και φαναριών, επιτρέποντας έτσι στο όχημα να λαμβάνει αποφάσεις οδήγησης σε πραγματικό χρόνο.

Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι η υπολογιστική όραση, πώς λειτουργεί καθώς και ορισμένες από τις εφαρμογές της.

Ο χώρος της υπολογιστικής όρασης και της τεχνητής νοημοσύνης γενικότερα διαρκώς εξελίσσεται.

Επομένως, αν είναι ένας τομέας που σε ενθουσιάζει και σε ενδιαφέρει να ασχοληθείς επαγγελματικά, πάρε μέρος στο Data Science Bootcamp της Big Blue, λάβε ουσιαστική πρακτική γνώση και απογείωσε την καριέρα σου με άμεση σύνδεση με την αγορά εργασίας!