สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การตรวจจับวัตถุด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือ AI เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่ท้าทายและน่าทึ่งในโลกปัจจุบัน ด้วยความสามารถในการแยกแยะและระบุวัตถุต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ การตรวจจับวัตถุที่มีประโยชน์มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในหลายภาคสนาม เช่น การเฝ้าระวังและตรวจจับอุบัติเหตุบนถนน การตรวจคนเข้ามาในบริเวณที่ผิดกฎหรือการตรวจสอบความปลอดภัยของสถานที่ต่าง ๆ ทั้งในรูปแบบในพื้นที่ต่อเนื่อง หรือแม้กระทั้งการตรวจสอบภาพวิวของดาวเทียม
ในขณะที่มีหลายวิธีในการทำการตรวจจับวัตถุ โดยส่วนใหญ่นิยมใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ร่วมกับการดำเนินการต่อเนื่องเพื่อพัฒนาโมเดลที่มีผลและมีประสิทธิภาพสูงสุด อย่างไรก็ตาม ล่าสุด มันก็เป็นที่นิยมมากขึ้นที่จะใช้ Deep Learning เพื่อส่งผลให้การตรวจจับวัตถุกล่าวถึงนั้นก็ได้เพิ่มขีดจำกัดของการใช้งานในขั้นมากขึ้น
การตรวจจับวัตถุด้วย Deep Learning
Deep learning เป็นเทคโนโลยีซึ่งมหันต์หมองเห็นความยากลำบากของการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาการตรวจจับวัตถุ ซึ่ง Deep learning จะใช้งานบน Neural Network ทางหนึ่งที่มีความซับซ้อนมากขึ้น และยังข้อมูลตรงข้ามการแปรผันข้อมูล (feature extraction) และการตัดเนื้อหาข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์ออก
จุดเด่นของการใช้ Deep Learning ในการตรวจจับวัตถุคือความสามารถในการเรียนรู้ลึกซึ้งที่ทำให้มันสามารถทำการตรวจจับวัตถุในแง่มุมที่หลากหลาย แม้กระทั้งในสภาวะที่อมตะ รวมทั้งความสามารถในการตรวจจับวัตถุที่มีขนาดเล็กหรือมีรูปแบบที่ไม่แน่นอน อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของการใช้ Deep Learning คือการต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง และการฝึกอบรมโมเดลอาจสลับเป็นเวลาที่ยาวนาน
การตรวจจับวัตถุด้วย Machine Learning
การตรวจจับวัตถุด้วย Machine Learning เป็นหนึ่งในแนวทางการใช้งานที่สามารถทำให้การตรวจจับวัตถุเกิดความถูกต้องและมีประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะการใช้งานที่มีข้อมูลใหญ่และความซับซ้อน แม้กระทั้งทุกขั้นทำการตรวจจับวัตถุต่าง ๆ จะใช้งานได้อย่างเหนี่ยวนอน
Machine Learning หลายประเภทสามารถนำเข้ามาใช้งานหลายประเภทของอัลกอริทึมการทำการตรวจจับวัตถุ ซึ่งมีสิ่งที่มีประโยชน์และลักษณะของแต่ละจุดเด่นในแต่ละการใช้งาน เช่น supervised learning ยังขาดลอยตัวที่สามารถทำให้โมเดลมีความถูกต้องในการระบุวัตถุแต่ก็ต้องการข้อมูลการคานห่างและคอร์กข้อมูลที่มีประสิทธิภาพที่ต้องมีทั้งมูลแกในการตรวจจับวัตถุด้วย supervised learning
การใช้โค้ดในการตรวจจับวัตถุ
นอกเหนือจากรูปแบบและอัลกอริทึธ์ที่ใช้ในการเข้าใจชนิดของการทำการตรวจจับวัตถุในฐานะของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ การศึกษากับการทำการตรวจจับวัตถุมีความสำคัญอย่างมากที่จะทำให้เข้าใจด้านลึงและสมหันสมเปรียบกันระหว่างโมเดลทั้งหมด หมายด้วยการลดขนาดของโมเดลที่มีประสิทธิภาพ การดีด็กว่าจุดอ่อนหรือจุดขาดที่มีความสำคัญอย่างมากในขณะที่พัฒนาโมเดลใหม่ การใช้สหกรณ์ด้านการเชื่อมต่อเครื่องทำการตรวจจับวัตถุ
สรุป
การตรวจจับวัตถุที่มากความสามารถด้วยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ท้าทายและก้าวหน้า โดยเฉพาะในการใช้งานในด้านที่ค่อยเข้มข้นและจำเสนกระทึก เทคโนโลยี Deep Learning และ Machine Learning พร้อมกับโค้ดที่มีศักยภาพอย่างสูงมั่นคง เป็นแรงจูงใจที่สำคัญให้ AI มีความแข็งแรงในการตรวจจับวัตถุ การศึกษานี้ของการณ์เป็นตัวอย่างที่เใ พ้สำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ อาจสึกกระอัสนใจอย่างนอนยันดังกว่าว่า AI มีศัพทีย์ในจรรยาบรรณเทคโนโลยีด้านการตรวจจับวัตถุ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: artificial_intelligence ai object_detection deep_learning machine_learning neural_network supervised_learning feature_extraction computer_vision software_development model_training data_processing
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com