Analîza Wêne: Ew çi ye û meriv wê çawa bikar tîne

ji aliyê kim Rojanekirin: June 29, 2022

Analîzkirina wêneyê ji bo derxistina agahdariya ji wêneyan amûrek hêzdar e.

Ev dikare ji bo cûrbecûr mebestan were bikar anîn, ji şopandina guhertinên li hawîrdorê bigire heya nasîna rû heya analîzkirina wêneyên bijîjkî.

Di vê gotarê de, em ê danasînek kurt a analîza wêneyê û ka hûn çawa dikarin wê bikar bînin bidin we. Em ê pênaseya analîza wêneyê, teknîk û amûrên cihêreng ên berdest, û serîlêdanên potansiyel ên analîza wêneyê veşêrin.

Pênaseya analîzkirina wêneyê

Analîzkirina wêneyê amûrek e ku ji bo têgihiştinê tê bikar anîn digital images. Ew bi gelemperî di warên cihêreng de wekî derman, lêkolîna zanistî, çavdêrî, hilberandina wêneyê, û gelekên din tê bikar anîn.

Di bingeh de, ew pêvajoyek berhevkirina daneyan ji wêneyek û analîzkirina daneyan e ku agahdariya li ser naveroka wêneyê werbigire. Analîzkirina wêneyê di derbarê qalîteya an taybetmendiyên wêneyek wekî mezinahî, şikil, tundî/ronîbûna wê de agahdarî peyda dike, reng kompozîsyon an plana qata wê.

Di analîzkirina wêneyê de gelek teknîk têne bikar anîn, wekî teknîkên veguheztina mekanî mîna derxistina jêr-wêneyê û pêvajoya blokê; teknîkên derxistina taybetmendiyê ku bi karanîna dedektorên qeraxê an algorîtmayên şopandina sînoran xal an deverên balkêş dibîne; teknîkên tesnîfkirinê yên ku tiştan di kategoriyan de dabeş dikin; teknîkên dabeşkirinê yên ku tiştên ji paşperdeyê pars dikin; û algorîtmayên naskirina nimûneyê ku bi karanîna rêbazên îstatîstîkî ve tiştan nas dikin.

Bi karanîna amûrên analîzkirina wêneyê ji bo serîlêdanên mîna vedîtina tiştan û nasîna rû, ew dikare dema ku medyaya dîjîtal bikar tîne ezmûna bikarhêner çêtir bike. Di heman demê de gengaz e ku meriv analîzê ji bo lêkolîna zanistî bikar bîne da ku têkiliyên di navbera sînorên diyarkirî de di nav yek an komek wêneyan de binirxîne. Di dawiyê de, ev teknolojî jî ji hêla pisporên bijîjkî ve li seranserê pisporan, di nav de radyolojî û patholojî, ji bo teşhîskirina şert û mercên cihêreng ên li ser bingeha wêneyên şehkirî yên ku ji nexweşan hatine girtin, bi girîngî tê bikar anîn.

Cureyên analîzkirina wêneyê

Analîzkirina wêneyê derxistina agahdariya watedar ji wêneyên dîjîtal e. Ew têgehek pir berfireh e ku gelek cûrbecûr karên girêdayî wêneyê vedihewîne, di nav de naskirin û nasîna tiştan, pîvandina şikil, nasîna nimûne, analîzkirina dîmen û dabeşkirinê.

Gelek celeb teknîkên analîzkirina wêneyan hene; hin ji yên gelemperî ev in:
-Pixel-Analîzasyona Cihanî / Bingehîn - Ev celeb analîz bi destan jimartina pîkselên takekesî an komikên pîxelan vedihewîne da ku qadan (mezin, şikil) û dakêşan (belavkirin) bipîve.
-Analîzasyona Statîstîk - Ev nêzîkatî rêbazên statîstîkî bikar tîne da ku taybetmendiyên ku bi herêmên di hundurê wêneyê de wekî berevajî an ronahiyê ve girêdayî ne binirxîne.
-Fêrbûna makîneyê / îstîxbarata çêkirî - Algorîtmayên îstîxbarata sûnî (AI) peywirên hilberandina wêneya xweser a hêzdar ên wekî vedîtina tiştan an dabeşkirina semantîk bi karanîna torên neuralî yên hevgirtî (CNN) çalak dike.
-Analîzkirina Textê - Ev teknîk dipîve ka hêmanên di nav wêneyekê de çawa li gorî hevûdu di warê tevnvîsê de têne belav kirin - guheztina astên gewr an rengan li ser deverek mezin.
-Analîzkirina Histogram - Analîzkirina Histogram bi gelemperî pîvandina dabeşên îstatîstîkî yên di hundurê wêneyek wekî berevajî, şewq, reng û têrbûn pêk tîne.
-Teknîkên Parzûnkirinê - Teknîkên Parzûnkirinê operasyonên matematîkî yên li ser tevnheviyek tundûtûjiyê ya pêvajoyî pêk tîne ku hin beşên rêzê diguhezîne dema ku yên din diparêze. Parzûn bi gelemperî têne bikar anîn da ku li ser van deverên nedilxwaz xweş bikin an jî dengek ji wêneyek derxînin.
- Teknîkên Veguhastina Fourier - Ev rêbaz veguheztinên Fourier bikar tîne ku wêneyan li çend hêmanan vediqetîne li ser bingeha rêzikên frekansê û / an rêgezên ku di çarçoveya têketinê de hene. Ev dihêle ku parçe û tiştên ku dibe ku taybetmendiyên taybetî li gorî pêkhateyên din ên di çarçovê de xuyang bikin - wek ciyawaziyên tevnvîs an şekil - veqetînin ku di pêvajoyên dabeşkirinê de vedîtina tiştan hêsantir dike.

Feydeyên Analîza Wêne

Analîzkirina wêneyê ji bo bidestxistina têgihîştina ji wêneyên dîjîtal amûrek bêhempa ye. Ew ji bo naskirina şêweyan, naskirina tiştan, û derxistina agahdariya watedar ji medyayê tê bikar anîn. Ji lêkolîna bijîjkî bigire heya naskirina rû, analîzkirina wêneyê dikare ji cûrbecûr pîşesaziyê sûd werbigire. Li vir em ê feydeyên analîza wêneyê û ka ew çawa dikare were bikar anîn ji bo zêdekirina qadên cihêreng lêkolîn bikin.

Ezmûna xerîdar çêtir kirin

Analîzkirina wêneyê dikare ji bo baştirkirina ezmûnên xerîdar bibe alîkar, ku rê dide pargîdaniyan ku bijarteyên xerîdar zû û rast fam bikin. Bi pêkanîna teknîkên analîzkirina wêneyê, karsaz dikarin daneyên ji wêneyên wekî demografîk, cih û bersivên hestyarî bikar bînin da ku reklama xwe çêtir bikin armanc an naveroka ji bo xerîdaran kesane bikin. Bikaranîna vê daneyê dikare bibe sedema pêwendiya bi xerîdaran re û her weha zêdebûna firotanê ji bo pargîdaniyê.

Analîzkirina wêneyê di heman demê de ji karsaziyan re dibe alîkar ku çarçoweya wêneyên xwe baştir fam bikin. Mînakî, teknolojiya naskirina rengan dihêle pargîdaniyan rengan di wêneyekê de nas bikin û diyar bikin ka ew çawa bi hilber an karûbaran re têkildar in. Ev agahdarî dikare ji karsaziyan re bibe alîkar ku di derheqê karûbar an hilberek taybetî de tevgerên xerîdar fam bikin. Wekî din, karsazî dikarin teknolojiya naskirina tiştan bikar bînin da ku tiştên di wêneyekê de nas bikin û li gorî tiştên ku ew tercîh dikin tercîhên xerîdar çêtir fam bikin.

Di dawiyê de, analîzkirina wêneyê rê dide karsaziyan ku zûtir daneyan berhev bikin di heman demê de ku di pêvajoyê de rastbûna xwe biparêzin. Dema ku hewl didin ku tercîhên xerîdar diyar bikin, êdî hewce ne hewce ne ku bi destan bi sedan wêneyan binirxînin; lêbelê ew dikarin vê pêvajoyê bi karanîna teknîkên analîzkirina wêneyê otomatîk bikin ku karbidestiyê bi girîngî baştir dike di heman demê de ku hîn jî encamên rast ji analîza wêneyan werdigirin. Ev tê vê wateyê ku xerîdar ji berê zûtir bigihîjin reklama kesane, ku rê dide pargîdaniyan ku ezmûnek bikarhênerek giştî ya çêtir ji xerîdarên xwe re peyda bikin.

Rastbûn û karbidestiya zêde

Analîzkirina wêneyê ji bo karsaziyan gelek feydeyên peyda dike, di nav de rastbûn û karbidestiya zêde. Bi analîzkirina wêneyan li şûna ku xwe bispêre rêbazên destan an nivîsê, analîzkirina wêneyê dikare xeletiyên têketina daneyê bi girîngî kêm bike û dema pêvajoyê ji bo peywirek diyarkirî bilez bike.

Analîzkirina wêneyê di heman demê de hewcedariya ku meriv bi destan gelek agahdariyan bişopîne jî ji holê radike. Di şûna wê de, algorîtmayek dikare zû daneyên têkildar bibîne û qalibên ku bi hêsanî ji hêla mirovan ve têne şîrove kirin nas bike. Ev pêvajoya biryargirtinê lez dike û xeletiyên biha yên potansiyel ên ji ber xeletiya mirovî an çavdêriyê kêm dike.

Wekî din, analîzkirina wêneyê hêsantir dike ku meriv zû şablonan di danûstendinên pir mezin de nas bike, ku dê bi hezaran demjimêran meriv bi destan bişopîne. Ev bi giranî lêçûnên kedê kêm dike û di heman demê de rastbûn û karbidestiyê zêde dike. Analîzkirina wêneyê di heman demê de rê dide rêxistinan ku meylên ku ew bi awayên kevneşopî wekî din ji bîr kirine bihejmêrin, ji wan re dibe alîkar ku ji berê zûtir biryarên çêtir bigirin.
Bi karanîna teknolojiya analîzkirina wêneyê, karsaz dikarin xeletiyên têketina daneyê kêm bikin û lêçûnên kedê kêm bikin dema ku di karûbarên xwe de rastbûn û karbidestiyê zêde bikin. Ev dibe sedema baştirkirina kapasîteya biryargirtinê û encamên rasttir ên ku ji berhevokên daneya pir mezintir ji ya ku bi tenê bi karanîna rêbazên kevneşopî têne bidestxistin têne derxistin.

Pêşvebirina biryargirtinê

Bikaranîna analîza wêneyê di karsaziyan de ji bo arîkariya biryargirtinê dikare bibe sedema çêtirbûna kargêriyê û alîkariya rêxistinan bike ku çavkaniyên xwe baştir birêve bibin. Bi navgîniya teknolojiyên cihêreng û teknolojiyên têkildar, rêxistinek xwedan jêhatîbûn e ku zû wêneyan ji çavkaniyên cihêreng pêvajo û analîz bike. Ev ji wan re dibe alîkar ku hema di cih de biryarên saxlem bidin.

Analîzkirina wêneyê dikare ji rêxistinan re bibe alîkar ku daneyan rêz bikin, nas bikin û binirxînin da ku pêşî li peywiran an armancên stratejîk bigirin. Di heman demê de ew rê dide analîza bilez a qalibên tevlihev ên di hundurê wêneyan de, ku wextê hêja li ser peywirên biryargirtinê yên asta bilind xilas dike. Wekî din, analîza wêneyê dikare ji pargîdaniyan re bibe alîkar ku meylên an pirsgirêkên dubare yên ku dibe ku ji nedîtî ve çûbin kifş bikin.

Rêxistin her ku diçe hêza teknolojiyên analîzkirina wêneyê yên wekî sepanên îstîxbarata sûnî (AI) û fêrbûna makîneyê (ML) bi kar tînin da ku modelên pêşbînker biafirînin ku ji wan re têgihiştinê dide ka dê di pêşerojê de di warê tevgerên xerîdar û mercên bazarê de çi bibe. Di vê nuqteyê de, tîmên analîtîk ên bazarê bi domdarî wêneyên ku wan ji çavkaniyên mîna malperên hevrik û kanalên dîjîtal berhev kirine dişoxilînin. Bi amûrên rast re, van tîm dikarin zû diyar bikin ka xerîdar çawa bi hilber an karûbarên rêxistinek re têkilî daynin da ku têgihîştinên çalak ava bikin ku li ser yên din di pîşesaziyê de pêşbaziyek peyda dikin.

Analîzkirina wêneyê îro di karûbarên karsaziyê de rolek yekgirtî dilîze bi peydakirina rêxistinan bi têgihiştinên hêja yên dane-rêveber ên ku ji berê zûtir mezinbûn û pêşkeftinê teşwîq dike.

Meriv çawa analîzkirina wêneyê bikar tîne

Analîzkirina wêneyê rêyek bikêr e ku meriv mîqdarên mezin daneyên wêneyê hilîne û agahdariya kêrhatî jê derxîne. Analîzkirina wêneyê karanîna algorîtmayên komputerê vedihewîne da ku wateya wêneyek diyar bike. Ew dikare ji bo cûrbecûr karan wekî naskirina tiştan, nasîna rû, û dabeşkirina wêneyê were bikar anîn. Di vê beşê de, em ê nîqaş bikin ka analîza wêneyê çawa dikare were bikar anîn û hin serîlêdanên wê.

Dabeşkirina wêneyê

Dabeşkirina wêneyê şaxek hilberandina wêneyê ye ku tê de wêneyek li gelek beşan, an deveran tê dabeş kirin, ku bi hev re tevahiya wêneyê pêk tînin. Her perçeyek di hundurê wêneyê de herêmek balkêş temsîl dike, û dikare bi serê xwe wekî tiştek veqetandî were hesibandin. Armanca dabeşkirinê hêsankirin û/an guheztina temsîla wêneyek di tiştek ku watedartir û analîzkirina hêsantir e. Teknolojiyên dabeşkirinê di wênekêşiya bijîjkî de ji bo cûrbecûr karan têne bikar anîn, ji naskirina strukturên anatomîkî heya şopandina pêşkeftina nexweşiyê. Wekî din, algorîtmayên dabeşkirinê di pergalên çavdêriya otomatîkî de hêmanên sereke ne û dikarin ji bo karên navîgasyonê yên robotîkî û tespîtkirina tiştan werin bikar anîn.

Algorîtmayên dabeşkirinê bi gelemperî bi rêbazên pixel-based an jî rêbazên dabeşkirinê-based ve girêdayî ne. Rêbazên pixel-based nîşaneyên wekî reng an tevnvîsê bikar tînin da ku wêneyek li beşên cûda dabeş bikin. Alternatîf, rêbazên dabeşkirinê-bingehîn kategoriyan li ser bingeha taybetmendiyên danasînê yên wekî şikil an tevnvîsê berhev dikin da ku pîxelan bixweber li hev kom bikin nav beşên / tiştên guncan.

Dabeşkirina-based Pixel bi gelemperî armanc dike ku tiştan li gorî tundî an berevajî nirxên wan veqetîne bi hesabkirina statîstîkên gerdûnî (mînak, nirxa navîn) li seranserê herêmek. Berî ku algorîtma dest bi xebatê bike, nêzîkatiyên li ser bingeha dabeşkirinê bi gelemperî hewceyê têketin û nîşankirina destan in; Lêbelê ev rêbaz pir bi hêz in dema ku bi danehevên mezin an celebên daneya nenas re mijûl dibin ku bi tenê bi karanîna nirxên pixelê bi serfirazî nayên veqetandin.

Tesnîfkirina wêneyê

Dabeşkirina wêneyê pêvajoya karanîna algorîtmayên komputerê ye ku di wêneyek diyar de çînên pêşbînîkirin û nîşankirin. Di vê pêvajoyê de, gelemperî ye ku "kolek" wêneyên perwerdehiyê yên binavkirî yên ku wekî têketinek di algorîtmayek fêrbûnê de kar dikin hebe. Li ser bingeha van wêneyên perwerdehiyê, taybetmendiyên wekî mezinahî, şekil û reng ji wêneyê têne derxistin û ji bo dabeşkirina wêneyan têne bikar anîn. Ev teknîk li gorî etîketa destan, ku mirov dikare ji ber dabeşkirin an xeletiyên etîketkirinê xeletiyan bike, rê dide encamên rasttir.

Ji ber ku wêneyek nenas tê dayîn, meriv dikare dabeşkerek heyî bicîh bîne ku dûv re vê têketina taybetî kategoriyek derhanînê li gorî jimareya pêşwext ya çînên cihêreng destnîşan dike. Hin mînakên karanîna vê yekê ji pergalên ajotina gerîdeya xweser a ku jê re kapasîteyên nasîna objektê dide heya vedîtina rû di sepanên biyometrîkê de diguhere. Digel vê yekê, xwedan daneyên binavkirî yên rast bi navgîniya dabeşkirina wêneyê dikare bi karanîna danehevên hukûmetê yên mezin ji bo analîzên din - bi taybetî di têkiliyên di navbera cûreyên tiştan û sepanên karsaziyê de, wekî analîza firotanê an analîtîkên şahiyê, bi girîngî bêtir têgihiştinê bide hawîrdora me.

Ji pêkanîna torên neuralî yên bi teknîkên xweşbînkirina GPU-yê ji bo bidestxistina pêvajoyek paralel heya cûrbecûr fêrbûna makîneyê - bêhejmar rê hene ku meriv dikare modelên AI-ê perwerde bike an teknîkên fêrbûna kûr di warê Dabeşkirina Wêne de bikar bîne; her çend hînbûna neçaverêkirî hîn jî hin astengî hene ku lêkolîneran bi tevahî wan di potansiyela herî zêde de bikar neynin, ev rêbaz hîn jî bi rengek çalak têne vekolîn û lêkolîn kirin. Ji ber vê yekê têgihîştina çawaniya bicihanîna wan hewce dike ku têgihîştinek berfereh li ser algorîtmayên dîtina kompîturê û her weha zanîna teknîkî ya bihêz a ku pratîkên endezyariyê yên paşîn ên wekî zimanên nivîsandinê yên mîna Python ji bo mebestên cîbicîkirinê vedihewîne, ligel xwedan paşxaneyek samîmî derbarê teknolojiyên nûjen ên mîna blokchein an binesaziya bê server. pêkanînên

Object detection

Vedîtina objeyê teknolojiyek û teknolojiyek li ser komputerê ye ku ji bo piştrastkirina rastbûna di analîza daneya wêneyê de ye. Ev teknolojî algorîtmayên cihêreng ên sofîstîke bikar tîne da ku tiştan û taybetmendiyên wan di wêneyên ku bi hêsanî têne nas kirin de nas bike. Ew di gelek deveran de, wekî dadwerî, zanistiya bijîjkî, otomasyona pîşesaziyê, nasnameya rû û pergalên kontrolê yên otomatîkî rolek sereke dilîze.

Vedîtina objeyê analîzkirin an berhevkirina daneyan ji bo destnîşankirina mezinahî, şikil û taybetmendiyên din ên tiştên taybetî yên di wêneyekê de vedihewîne. Ev celeb analîza wêneyê dikare nasîna tiştan li gorî reng, tevnvîs an tewra şeklên ku ew diafirînin dema ku li hev têne danîn vehewîne. Bikaranîna modelên matematîkî û rêbazên îstatîstîkî karî ji bo komputerên îroyîn pir hêsantir dike.

Armanca bingehîn li vir ev e ku bi karanîna etîketên taybetmendiya wê veqetandî her tiştê ku di databasek wêneyê de xuya dike bi rast nas bike. Pêdivî ye ku berî destpêkirina perwerdehiyê, algorîtma bi gelek daneyan ve were perwerde kirin, tevî mînakên 'baş' ji bo pêşbîniyên rast li ser taybetmendiyên her tiştê armanc. Piştî ku perwerde qediya û pêşbînkirin serketî bû, ew ê bi qonaxên wekî encamnameyê were şopandin ku encamên çaverêkirî ji têketinek diyarkirî bi encamên ku ji lêkolînên berê hatine wergirtin re dixebite.

Teknolojiya mîna algorîtmayên fêrbûna kûr (DL) bi destûrdana gelek qatan re dibe alîkar ku bi hev re bixebitin ku di demek kurt de encamên rasttir bi dest bixin ji yên ku rêbazên kevneşopî dikarin peyda bikin berî ku ew di nav vê celebê sazkirina hardware ya ku îro tê bikar anîn de peyda bibe. Di dawiyê de ev rêyên alîkariya AI-ê yên mîna Fêrbûna Kûr ji nêzîkatiyên kevneşopî balkêştir dike ji ber ku ew pir xeletiyan kêm dikin dema ku metrîkên rastbûna vedîtina tiştan peyda dikin ku dikarin bi hêsanî di senaryoyên dema rast de jî encam bidin.

Amûrên ji bo Analîzkirina Wêne

Analîzkirina wêneyê pêvajoyek e ku bi metodolojiyên wê yên hesabker ve agahdariya watedar ji wêneyan derdixe. Ev pêvajo di warên cûrbecûr de, wekî wênekêşiya bijîjkî, îstîxbarata çêkirî, û hestiyar ji dûr ve tê bikar anîn. Xweşbextane, ji bo analîzkirina wêneyê cûrbecûr amûr hene, ku pêvajoyê hêsantir û bikêrtir dike. Ka em li hin amûrên ku ji bo analîzkirina wêneyê têne peyda kirin binêrin.

OpenCV

OpenCV pirtûkxaneyek fonksiyonên bernamekirinê ye ku bi giranî ji bo dîtina komputerê ya rast-ê armanc e. Ew pencereyên cihêreng, Linux, platform û nermalavên din piştgirî dike û ji ber vê yekê ew pir caran ji bo analîzkirina wêneyê û karên hilberandina wêneyê tê bikar anîn. Qadên serîlêdanê yên OpenCV ev in: dîtina komputerê, naskirina rû, nasnameya objektê, şopandina tevgerê, dabeşkirin û naskirin.

OpenCV cûrbecûr amûrên hêzdar pêşkêşî dike ku dikarin ji bo pêkanîna karên tevlihev ên wekî vedîtina tiştan, nasîna rû, derxistina taybetmendiya otomatîk û hêj bêtir bikar bînin. Ew civakek çalak heye ku ji pirsgirêkên hevpar re çareseriyên bikarhêner-heval peyda dike. Pirtûkxane ji bo ku bi gelek zimanên bernamesaziyê yên wekî C++, Java an Python re yekbûyî were çêkirin. Pirtûkxane rê dide pêşdebiran ku bi wêneyên bi zimanên xwe yên xwestinê bixebitin û bi vî rengî dema pêşkeftinê pir kêm dike. OpenCV her cûre daneyê piştgirî dike (wek wêneyên di damezrandina 2D û 3D de) ku wê di nav hemî pirtûkxaneyên hilberandina wêneyê de ku îro berdest in de dibe amûra herî berbelav.

Amûrên di OpenCV de hene:
-Fîlterkirina wêneyê
-Segmentkirina objeyan
-Taybetmendiyên derxistinê
- Lihevhatin û dabeşkirina taybetmendiyê
-Şopandina Objekt û analîza tevgerê
-Ji bo tiştên ku dixwînin ji nû ve avakirina 3D

Amûrên wê bi berfirehî ji bo vekolîna dîtbarî ya otomatîkî di mîhengên pîşesaziyê de têne bikar anîn ji ber taybetmendiyên wê yên bikêr ên wekî mezaxtina bîranîna kêm, darvekirina bilez li ser pir platforman (bi taybetî yên pêvekirî), veguheztina di nav pergalên ku pirtûkxaneyên standard ên mîna OpenMPI / MPI4Py bikar tînin. Lîsansa wê ya çavkaniya vekirî wê ji bo bikarhênerên ku dixwazin wê bêyî dravdana royal an destûrnameyên ji pargîdanî an rêxistinên mîna matematîkê û hwd bikar bînin balkêştir dike…

TensorFlow

TensorFlow pirtûkxaneyek nermalava çavkaniyek vekirî ye ku ji bo pêşdebirin û perwerdekirina modelên fêrbûna kûr tê bikar anîn. Pergalên fêrbûna kûr, wekî modelên analîzkirina wêneyê, ji gelek tebeqeyên neuronan têne çêkirin ku daneyên têketinê, wek wêneyek, pêvajoyê dikin. TensorFlow rê dide pêşdebiran ku bi hêsanî modelên fêrbûna kûr a herî pêşkeftî pêşve bibin û bicîh bikin ku dikarin di dîtinê, pêvajoya zimanê xwezayî û deverên din de werin bikar anîn.

Feydeya sereke ya karanîna TensorFlow ev e ku ew rêyek hêsan peyda dike ku modelên fêrbûna makîneya hêzdar bi lez û bez biafirîne û bicîh bike. TensorFlow di heman demê de li seranserê MacOS, Windows, Linux û platformên mobîl gelek serlêdanan piştgirî dike. Û ji ber ku ew çavkaniyek vekirî ye û xwedan piştevaniya civakê ya dewlemend e, hûn dikarin di pêvajoya pêşkeftina xwe de amûrên heyî bikar bînin bêyî ku hûn çerx ji nû ve îcad bikin an wextê zêde li ser xeletkirina kodê ji sifrê derbas bikin.

Digel perwerdekirina modelên nû ji sifrê, TensorFlow di heman demê de dihêle hûn modelên pêş-perwerdekirî ji bo fêrbûna veguheztinê an baş-sazkirina li ser komên pirsgirêkên taybetî ji nû ve bikar bînin. Ev dihêle ku hûn zû zû çareseriyên xwerû yên ku li gorî pirsgirêkên taybetî hatine çêkirin ava bikin dema ku ji zanîna heyî ya ku di nav torên heyî de hatine çêkirin sûd werdigirin. Digel vê nermbûna di dest de, pêşdebiran dikarin ji berê zûtir dest bi ceribandina mîmariyên cihêreng bikin - di demek kurt de wan bi rêk û pêk bi encamên rastbûna bilind

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision amûrek hilberandina wêneyê ya hêzdar e ku ji bo alîkariya karsaziyan analîzkirina wêneyan û bidestxistina têgihîştinên hêja hatî çêkirin e. Ew li ser heman teknolojiya ku ji hêla Google Photos ve hatî bikar anîn ve girêdayî ye, û karanîna wê pêbawer û hêsan dike. Vê amûrê-based ewr dihêle karsaziyan ku zû mîqdarên mezin wêneyan bişopînin, rûyan tespît bikin, tiştan nas bikin, û nivîsê derxînin hemî di heman demê de ku ji keda destan dûr dikevin.

Taybetmendiyek din a girîng a Google Cloud Vision şiyana wê ye ku meriv tiştan ji cûrbecûr kategoriyan wekî heywan an hilberan nas bike. Bi taybetmendiya "teşhîskirina logo" re, bikarhêner dikarin ji bo şopandina hûrgulî û agahdariya analîzê bi marqeyên mîna Facebook an Instagram re têkildar bin. Taybetmendiya "teşhîskirina nîşanê" ji bikarhêneran re dibe alîkar ku nîşanên li dora xwe bibînin û çanda xweya herêmî di yek gavê de çêtir fam bikin.

Ji xeynî kapasîteyên naskirina tiştan, Google Cloud Vision di heman demê de analîza hestê û her weha amûrek sernavê ya otomatîkî ya wêneyan jî pêşkêşî bikarhêneran dike - ji bo analîza tavilê bêkêmasî! Wekî din, ev amûr kapasîteyên nasîna rû pêşkêşî dike ku ji bo mebestên kirrûbirrê pir mezin in ji ber ku ew taybetmendiyên wekî temen û zayendê bi rastbûna bilind destnîşan dikin. Di dawiyê de, kapasîteyên derxistina peyva key bikarhêneran dihêle ku bi lez wêneyên têketinê bişopînin dema ku peyvên pêwenddar ên ku dikarin di pêvajoyên paşîn an serlêdanan de werin bikar anîn bibînin.

Di encamê de, Google Cloud Vision vebijarkek girîng e dema ku li amûrek hilberandina wêneyê digere da ku ji karsaziyan re bibe alîkar ku wêneyên xwe ji berê bi bandortir analîz bikin!

Xelasî

Analîzkirina wêneyê amûrek bi hêz e ji bo berhevkirina têgihîştinê ji wêneyên dîjîtal. Ew dikare di gelek warên cûda yên wekî derman, otomotîv û wênekêşiyê de were bikar anîn. Feydeyên karanîna analîza wêneyê pir in û dikarin dem, drav û hewldanê biparêzin. Di vê gotarê de, me li bingehên analîzkirina wêneyê nihêrî, ew çi ye, û ew çawa dikare ji we re sûd werbigire. Me di heman demê de cûrbecûr analîzan û pratîkên çêtirîn ên ji bo analîzkirina wêneya serketî jî nîqaş kir. Di encamnameyê de, diyar e ku analîzkirina wêneyê amûrek hêzdar e ku ji bo berhevkirina têgihiştinan û girtina biryarên dane-birêvekirî agahdar e.

Berhevkirinî

Hilbijartina roştên ji bo qehweya we bi tama û hêza ku hûn tercîh dikin û her weha tercîhên weya herêmî ve girêdayî ye. Roasterên cihêreng cûrbecûr nav û kategoriyên rengan pêşkêşî dikin, lê bi gelemperî, roştên sivik dê xwedan çêjek siviktir û naveroka kafeînê hinekî bilindtir bin dema ku roştên tarî bi kêmtir asîdê tirş in. Cûreyên populer ên her yek di nav de Bajarê Ronahî, Nîv Bajar, Darçîn, Bajar, Amerîkî, Taştê, Bajarê Tev, Parzemîn a Bilind a New Orleans Ewropî Espresso Viyana Italiantalî Frensî. Ku hûn ji fasûlên qehweya sivik an tarî bin - an cîhek di navberê de - berî ku hûn bikirin pê ewle bin ku hûn bipirsin da ku hûn tam tiştê ku hûn lê digerin bistînin!

Pirtûka Pîroz

Bikaranîna analîza wêneyê ji bo bidestxistina têgihiştinê û derxistina encaman ji wêneyan her ku diçe di pir pîşesaziyan de, ji lênihêrîna tenduristî bigire heya ewlehiyê, populer dibe. Heke hûn dixwazin li ser vê teknolojiyê bêtir fêr bibin, çavkaniyên jêrîn bifikirin:

Gotar & Tutorials
-"Analîzkirina wêneyê: Ew çi ye û meriv çawa bikar tîne" ji hêla Oracle ve
-"Destpêkek ji bo analîza wêneyê ji bo kesên ku di derheqê analîza wêneyê de tiştek nizanin" ji hêla Kent Woodard ve
-"8 Gavên Berbi Têgihîştina Analîza Wêne û Pêvajoya Di Fêrbûna Makîneyê de" ji hêla Victor Charpenay
Pirtûk & Weşan
-Pêvajoya Wêne: Prensîb û Serlêdan ji hêla Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision - Teorî, Algorîtma, Pratîk (4th Ed.) ji hêla ER Davies
-Pêvajoya Wêneya Dîjîtal bi OpenCV re - Pirtûkxane (Ver 4.1) Ji hêla David Dardas Webinars & Podcasts ve hatî berhev kirin
-Vision Computer Through Machine Learning Webinar ku ji hêla Treehouse AI ve hatî mêvandar kirin
-Podcasta Bingehên Fêrbûna Makîneyê ku ji hêla Platforma Cloud Google ve hatî mêvandar kirin Di heman demê de gelek pirtûk, gotar, webinar, podcast, atolye û çavkaniyên din ên din hene ku dikarin ji we re bibin alîkar ku hûn metodolojiya analîza wêneyê baştir fam bikin û her weha meriv wê çawa ji bo serîlêdanên taybetî bikar tîne.

Silav, ez Kim im, dayikek û dilşewatek rawestanê ye ku di çêkirina medyayê û pêşkeftina malperê de paşverû ye. Ez ji bo xêzkirin û anîmasyonê dilşewatiyek mezin heye, û naha ez berê xwe didim cîhana stop-motion. Bi bloga xwe re, ez fêrbûna xwe bi we re parve dikim.