В чем заключаются преимущества встраивания машинного обучения в системы анализа изображений?

Некоторые преимущества встраивания машинного обучения в системы анализа изображений:

• Высокая точность и скорость работы. 4 Методы глубокого обучения демонстрируют эффективность в задачах распознавания объектов на изображениях. 4
• Устойчивость к шуму и вариациям в данных. 4 Предварительная обработка делает модель более устойчивой, что позволяет ей лучше распознавать объекты в реальных условиях. 4
• Улучшение устойчивости к освещению или шкалированию. 4 Масштабирование и центрирование помогают сделать модели более устойчивыми к вариациям яркости или контрастности. 4
• Автономность. 5 Отсутствие задержки на отправку данных на сервер уменьшает время выполнения логического вывода, снижает требования к пропускной способности, а также позволяет оперативно принимать решения с или без вмешательства человека. 5
• Возможность корректировки поведения нейросети в процессе работы. 5
• Способность к обучению и адаптации на основе новых данных. 5 Это позволяет решать задачи распознавания образов, обработки естественного языка, поиска закономерностей и аномалий. 5