著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
人工知能の急速な発展に伴い、画像認識技術も急速に発展しています。画像認識タスクには、画像検索、コンテンツ分析、情報検索など、幅広い応用シナリオがあります。数十年の探求を経て、現在存在する画像分類方法は、ほとんどの複雑なシーンの画像を正確に分類できます。この記事では、画像分類で最も一般的に使用されるいくつかの方法とその具体的な原理を紹介し、読者が実際の問題を解決するためにこれらの方法を巧みに使用できるように、実践的な方法を使用します。最後に、この記事では今後の開発の方向性と課題、およびこの記事に含まれる関連用語の定義についても説明します。
2. 中心となる概念と用語
2.1. 画像の分類
画像分類はコンピュータ ビジョンにおける重要なタスクであり、主に 1 つ以上の入力画像またはビデオ フレームをカテゴリに従ってラベル付けするために使用されます。具体的には、画像分類とは、入力画像を分類し、その画像が属するカテゴリを決定することです。たとえば、画像の場合、猫、犬、鳥などのさまざまなカテゴリに分類すると、その後の処理が容易になります。画像分類は、コンピューター ビジョンの分野における重要な研究分野であり、現在は比較的成熟したテクノロジーです。近年、深層学習に基づく画像分類アルゴリズムは、画像認識タスクにおいて大きな成功を収めています。
2.2.機械学習
機械学習は、人工知能とコンピューター サイエンスに密接に関連する学際的な主題です。その目的は、コンピューター システムがトレーニングを通じてパフォーマンスを自動的に向上させ、それによって人工知能の目的を達成できるようにすることです。機械学習の鍵は、データ (トレーニング データ)、アルゴリズム (アルゴリズム)、ハイパーパラメーター (ハイパーパラメーター) の 3 つの部分で構成される適切なモデルを構築することです。データにはトレーニング サンプルが含まれており、アルゴリズムはデータに基づいて結果を予測する方法を記述し、ハイパーパラメーターはモデルのトレーニング プロセス中のパラメーター設定を参照します。
2.3. ディープラーニング
ディープラーニング