Машинне навчання

Як це працює

Робочий процес машинного навчання має три фази:

1. Навчання. Алгоритм отримує тисячі-мільйони розмічених прикладів і коригує внутрішні параметри, щоб мінімізувати помилки.
2. Валідація. Окремі дані перевіряють, що модель узагальнює, а не запам'ятовує навчальний набір.
3. Виведення. Навчена модель розгортається у продакшен і застосовується до живого відео за мілісекунди.

Класичне машинне навчання використовувало ручно створені ознаки та алгоритми на кшталт дерев рішень, SVM і random forest. Сучасна відеоаналітика переважно спирається на глибоке навчання.

Чому це важливо

Машинне навчання зняло стелю, у яку впиралося ПЗ на основі правил:

• Адаптивність — моделі перенавчаються на нових даних для нових кутів, освітлення чи типів об'єктів.
• Масштаб — одна модель обслуговує тисячі камер з ідентичною логікою.
• Точність — SOTA-моделі перевищують людську продуктивність у вузьких задачах.

Уся платформа VEZHA від IncoreSoft працює на навчених моделях — кожна спеціалізована на одній задачі.

Сценарії використання

• Розпізнавання облич та номерів
• Детекція диму, вогню й аномалій
• Аналітика трафіку, рітейлу й робочого місця
• Передбачувальні сповіщення, що вивчають нормальні патерни

Часті запитання

Чим відрізняються ШІ, машинне й глибоке навчання?

ШІ — широка мета зробити машини розумними. Машинне навчання — одна техніка. Глибоке навчання — тип машинного навчання з багатошаровими мережами.

Чи може машинне навчання працювати офлайн?

Так. Після навчання модель повністю працює офлайн. Edge-розгортання IncoreSoft виконує виведення на об'єкті без інтернету.

Скільки даних потрібно?

Від кількох тисяч прикладів для вузьких детекторів до мільйонів для продакшен-розпізнавання облич. Transfer learning значно скорочує вимоги.