Que peut m’apporter le machine learning appliqué à la reconnaissance d’images ?

L’application la plus répandue du machine learning consiste à imiter les interactions humaines ou la façon dont les êtres humains perçoivent les informations – vision et langage. Bien que la parole soit un domaine tout aussi important de l’intelligence artificielle et que un grand nombre de développements se poursuivent dans ce domaine, nous nous intéressons ici à la vision. Un segment principal du champ de vision comprend la compréhension des images et des vidéos. Les internautes, équipés de caméras mobiles de haute qualité, produisent et consomment chaque jour une quantité énorme de contenu image / vidéo. La catégorisation, le filtrage, l’édition et l’analyse des données d’image constituent un cas d’utilisation typique. Grâce à l’offre AI / ML de nos solutions dans le cloud, nous disposons de nombreuses méthodes afin d’effectuer ces travaux.

Les cas d’utilisation les plus courants de la manipulation d’images concernent la détection et la reconnaissance des éléments d’une image. En utilisant les algorithmes de machines learning, nous sommes capables d’effectuer les travaux suivants :

  • Reconnaissance des visages – S’agit-il d’un visage humain correspondant à l’un des visages de ma base de données?

  • Détection des objets – quels objets y a-t-il dans l’image ? Peut-on détecter et nommer tous ces objets ?

  • Détection de texte – dans le cas d’un document texte, pouvons-nous extraire le texte ?

  • Logos, détection de points de repère – pouvons-nous détecter et nommer avec précision des points de repère naturels ou artificiels ou des logos de société?

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Texte.

Reconnaissance d’entité nommée.

L’une des utilisations des réseaux de deep learning est la reconnaissance d’entité nommée, qui permet d’extraire de données non structurées et sans étiquette certains types d’informations telles que des personnes, des lieux, des entreprises ou des objets. Ces informations peuvent ensuite être stockées dans un schéma structuré pour construire, par exemple, une liste d’adresses ou servir de référence pour un moteur de validation d’identité.

Discours vers texte.

Avec les transformations de données appropriées, un réseau deep learning est capable de comprendre les signaux audio. Cela peut être utilisé pour identifier des extraits de son dans des fichiers audio plus volumineux et transcrire le mot parlé en tant que texte.

Image.

Reconnaissance d’objet.

La reconnaissance d’objet est la capacité d’un algorithme à identifier des objets arbitraires – tels que des balles, des animaux ou même des visages – au sein d’images plus grandes. Ceci est généralement utilisé dans les applications d’ingénierie pour identifier les formes à des fins de modélisation. Il est également utilisé par les réseaux sociaux pour le marquage de photos.
L’application Deep Face de Facebook est un bon exemple d’application d’apprentissage en profondeur dans ce domaine

Vision Machine + Traitement en langage naturel.

Les avancées en matière de capture de réalité et d’informatique de réalité font converger les mondes virtuels et réels. L’une des applications de l’apprentissage en profondeur de ces données nouvellement disponibles consiste à reconnaître et à étiqueter des objets dans des environnements 3D et dans la vie réelle.

La reconnaissance d’objet est la capacité d’un algorithme à identifier des objets arbitraires – tels que des balles, des animaux ou même des visages – au sein d’images plus grandes. Ceci est généralement utilisé dans les applications d’ingénierie pour identifier les formes à des fins de modélisation. Il est également utilisé par les réseaux sociaux pour le marquage de photos.
la sémantique simulée est un pas dans lequel les machines apprennent la nature et les contraintes des objets du monde, à travers leurs représentations virtuelles, puis apportent cette compréhension au langage qu’elles génèrent et ingèrent. Nous pensons qu’il s’agit d’un des nombreux avenirs que nous réservons aux réseaux de neurones.

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