Компьютерное зрение

Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и обработкой изображений и видео с целью распознавания объектов, классификации и интерпретации визуальных данных. Основные задачи, которые решает компьютерное зрение, включают:

– распознавание и классификация объектов на изображении или видео. Распознавание и классификация объектов – это процесс идентификации и определения типа объектов, представленных на изображении или видео. Используя машинное обучение и нейронные сети, алгоритмы ИИ обучаются распознавать различные объекты и категории на основе предоставленных тренировочных данных. В результате обучения, эти системы могут определить и разметить объекты, определить их положение и отслеживать их движение. Применение включает автоматическое размещение тегов на фотографиях, распознавание номерных знаков автомобилей и анализ транспортного потока.

– определение движения объектов. Определение движения объектов – это процесс анализа последовательности изображений или видео для выявления и отслеживания движения объектов. Это может включать в себя определение траектории движения, скорости и направления объектов. Технологии определения движения используются в системах видеонаблюдения, спортивном анализе, автономных транспортных средствах и робототехнике для навигации и планирования маршрутов.

– построение трехмерных моделей мира. Построение трехмерных моделей мира – это процесс создания цифровых 3D-моделей реальных объектов и сцен, используя данные, полученные с камер, радаров или других датчиков. Алгоритмы компьютерного зрения могут анализировать данные и восстанавливать структуру и геометрию окружающей среды. Применение включает в себя картографирование и навигацию в робототехнике, архитектурное моделирование, виртуальную и дополненную реальность.

– распознавание и анализ лиц. Распознавание и анализ лиц – это процесс идентификации и анализа человеческих лиц на изображениях или видео. Это включает в себя определение положения лица, его ориентации, выражения лица, возраста и пола. Технологии распознавания лиц используются в безопасности для идентификации личности, анализа эмоций и предсказания возможных последующих действий человека исходя из его психоэмоционального фона.

С применением компьютерного зрения возможны следующие практические применения:

– автономные транспортные средства;

– безопасность и видеонаблюдение;

– робототехника;

– медицинская диагностика;

– сельское хозяйство и управление природными ресурсами.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing – NLP)

Обработка естественного языка является областью искусственного интеллекта, которая занимается анализом, пониманием и генерацией текста на естественном языке. NLP позволяет компьютерам понимать человеческий язык и общаться с людьми, используя естественные формы выражения. Основные задачи NLP включают:

– распознавание жестов и поведения людей. Распознавание жестов и поведения людей – это процесс анализа изображений или видео для определения и интерпретации движений и действий людей. Это включает в себя определение положения и движения конечностей, а также анализ поведения, такого как ходьба, бег и взаимодействие с объектами. Применение включает в себя жестовое управление устройствами, анализ активности и безопасности, а также создание аватаров и виртуальных ассистентов.

– синтаксический анализ и морфологический разбор текста. Синтаксический анализ включает определение грамматической структуры текста, выявление отношений между словами и выражениями. Морфологический разбор представляет собой определение частей речи и морфологических характеристик слов. Они обеспечивают основу для более глубокого анализа и обработки текста.

– семантический анализ и извлечение смысла из текста. Семантический анализ – это процесс понимания смысла и значения текста. Это может включать определение темы, ключевых слов, сущностей и отношений между ними, а также выявление закономерностей и контекста. Это позволяет интеллектуальным системам глубже понимать и интерпретировать человеческий язык.

– генерация естественного текста. Генерация естественного текста – это процесс создания текста на основе данных или информации, используя соответствующие алгоритмы. Это может включать автоматическое составление отчетов, статей, синтезирование речи и создание новых текстов на основе предыдущих данных.

– машинный перевод между разными языками. Машинный перевод – это автоматический процесс перевода текста с одного языка на другой, используя алгоритмы ИИ. Современные машинные переводчики, основанные на нейронных сетях, обеспечивают более точный и плавный перевод по сравнению с традиционными методами. Применение включает перевод веб-страниц, технических документов, и международной коммуникации.

– определение тональности и настроения текста. Определение тональности и настроения текста – это процесс анализа эмоционального окраса и отношения автора к описываемым объектам или событиям. Алгоритмы обучаются распознавать позитивные, негативные или нейтральные настроения, а также различные эмоции, такие как радость, гнев, страх или удивление. Применение включает анализ обратной связи клиентов, мониторинг социальных медиа и определение общественного мнения.

– ответы на вопросы на основе данных из текстовых источников. Ответы на вопросы – это процесс использования искусственного интеллекта для поиска и извлечения информации из текстовых источников для ответа на заданные вопросы. Интеллектуальные системы анализируют текст, определяют ключевые сущности и отношения, и предоставляют ответы на основе найденной информации. Применение включает в себя виртуальных ассистентов, системы поддержки принятия решений и онлайн-обучение.

– извлечение информации и связей между сущностями. Извлечение информации – это процесс автоматического поиска и выделения специфической информации из текста, такой как имена, даты, организации или местоположения. Анализ связей между сущностями заключается в определении отношений и взаимодействий между ними, таких как причина-следствие, сотрудничество или конфликт. Эти методы обработки естественного языка позволяют автоматизировать анализ текстовых данных и извлечение полезной информации для дальнейшего использования в различных областях, таких как бизнес-аналитика, исследования и мониторинг новостей.

Практические применения NLP включают:

– чат-боты и виртуальные ассистенты;

– системы анализа и обработки больших массивов текстовых данных;

– машинный перевод и создание мультиязычного контента;

– оценка мнений и настроений в социальных сетях и интернете;

– создание автоматических систем аннотирования и реферирования текстов.

Рекомендательные системы

Рекомендательные системы – это технологии, основанные на использовании алгоритмов ИИ, которые анализируют данные о предпочтениях пользователей и их поведении с целью предоставления персонализированных рекомендаций. Основные задачи рекомендательных систем включают:

Коллаборативная фильтрация, основанная на сходстве между пользователями и/или объектами

Коллаборативная фильтрация – это метод рекомендательных систем, который опирается на сходство между пользователями и/или объектами для предсказания интересов и предпочтений. Этот метод анализирует историю взаимодействия пользователей с объектами и находит схожие шаблоны поведения. Есть два основных подхода:

– user-based: сходство между пользователями определяется на основе их предыдущих оценок или взаимодействий с объектами. Пользователям рекомендуются объекты, которые понравились другим пользователям с похожими интересами.

– item-based: сходство между объектами определяется на основе взаимодействий пользователей с этими объектами. Рекомендации формируются на основе объектов, с которыми пользователь уже взаимодействовал и которые похожи на другие объекты.