Bilddatenerfassung – Mit Eyes zum Internet der Dinge beitragen

Haben Sie jemals innegehalten, um über die wirklich wunderbare Sache nachzudenken, die das Sehen ist? Das Sehen kann als Prozess der natürlichen Bilddatenerfassung angesehen werden. Wir verwenden visuelle Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Jedes Mal, wenn wir beispielsweise vermeiden, über ein Objekt zu stolpern, nutzen wir die kombinierten Ressourcen unserer Augen und unseres Gehirns, um zu sehen, zu verarbeiten und Anweisungen an unsere Muskeln zu senden, um angemessen zu reagieren. Wenn wir etwas oder jemanden identifizieren, verwenden wir wieder visuelle Daten, die von unseren Augen erfasst werden. Diese Informationen werden von unserem Gehirn analysiert, das uns dann anweist, auf eine bestimmte Weise zu reagieren.

Jetzt wird dasselbe Prinzip verwendet, um die nächste Generation von KI-Algorithmen zu entwickeln. Künstliche Intelligenz ist nicht nur in der Lage, die Antwort auf etwas zu finden, indem sie einer Reihe vordefinierter Schritte folgt, sie kann auch neue Dinge „lernen“, während sie dies tut. Je mehr Daten einem intelligenten Algorithmus präsentiert werden, desto intelligenter kann er werden. Das ist Künstliche Intelligenz am Werk.

Diese neue Generation superintelligenter intelligenter Algorithmen geht jedoch über die Fähigkeit hinaus, die „flachen“ statistischen Daten zu verarbeiten, die von Dingen wie Sensoren und Chips zurückgemeldet werden, die in Geräten installiert sind, die mit dem Internet der Dinge verbunden sind. Ein Beispiel für „einfache“ IoT-Technologie im Einsatz ist die Verwendung von Betriebs- und Leistungsdaten, die von Geräten generiert werden, um Wartungsprobleme zu erkennen. So kann Ihnen Ihr autonomes Auto sagen, wann es selbst in eine Autowerkstatt fahren muss! Die neueste Generation von Algorithmen kann jedoch Informationen verwenden, die von Kameras in diesem Gerät zurückgemeldet werden. Das bedeutet, dass Ihr autonomes Auto durch Gesichtserkennungstechnologie darauf trainiert werden könnte, Sie als seinen Besitzer zu erkennen.

Erlerntes Verhalten – Natürliche Bilddatenerfassung

Während Menschen, und tatsächlich jedes Lebewesen mit Augen und einer Art Gehirn, mit vielen instinktiven Verhaltensweisen geboren werden, die ihnen bereits einprogrammiert sind, müssen sie noch viele neue Dinge lernen. Diese Art von erworbenem Wissen wird als erlerntes Verhalten bezeichnet. Es beginnt schon bei der Geburt – wir lernen schnell zu erkennen, welches Gesicht zu unserer Mutter gehört. Ebenso müssen intelligente Algorithmen lernen. Sie müssen lernen, bestimmte Datenmuster zu erkennen. Sie müssen richtig von falsch „gelehrt“ werden, damit sie die richtigen Daten erkennen können. Und ähnlich wie einem Lebewesen diese Dinge beigebracht werden, indem ihm im Laufe seines Lebens mehrere Datensätze präsentiert werden, die ihm helfen, intelligente oder fundierte Entscheidungen zu treffen, werden auch intelligente Algorithmen trainiert. Diese Daten können statistisch oder textbasiert oder visuell sein.

Beim korrekten Training von Algorithmen kommt es auf eine hochwertige Bilddatenerfassung an

Letztendlich ist die Qualität dessen, was ein Algorithmus lernt, jedoch nur so gut wie die Daten, aus denen er lernt. Dies gilt insbesondere für Algorithmen, die visuelle Daten verarbeiten müssen, wie z. B. Gesichtserkennungssoftware. Um diese Algorithmen effektiv zu trainieren, sind qualitativ hochwertige visuelle Daten erforderlich, die wiederum gut sind Bilddatensammlung Prozesse. Die Algorithmen erfordern auch angemessen und fachmännisch beschriftete Daten um den Lernprozess zu unterstützen.

Mit anderen Worten, alles läuft darauf hinaus, dass, wenn Bilddatenerfassungsprozesse, die zum Sammeln visueller Daten für Trainingsalgorithmen verwendet werden, schlecht sind, der resultierende Algorithmus bei seiner Arbeit nicht annähernd so effektiv sein wird. Ihr autonomes Auto oder Ihre Sicherheitskamera zum Beispiel werden Sie kaum erkennen.

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