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. scienceforum.ru Методы глубокого обучения демонстрируют эффективность в задачах распознавания объектов на изображениях. scienceforum.ru
• Устойчивость к шуму и вариациям в данных. scienceforum.ru Предварительная обработка делает модель более устойчивой, что позволяет ей лучше распознавать объекты в реальных условиях. scienceforum.ru
• Улучшение устойчивости к освещению или шкалированию. scienceforum.ru Масштабирование и центрирование помогают сделать модели более устойчивыми к вариациям яркости или контрастности. scienceforum.ru
• Автономность. habr.com 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. habr.com
• Возможность корректировки поведения нейросети в процессе работы. habr.com
• Способность к обучению и адаптации на основе новых данных. habr.com Это позволяет решать задачи распознавания образов, обработки естественного языка, поиска закономерностей и аномалий. habr.com