Cách tạo lưu đồ thuật toán voi phan mềm cro năm 2024

Phần mềm vẽ lưu đồ giúp bạn nhanh chóng vẽ ngay cả những quy trình phức tạp nhất. Các trình kết nối thông minh, style thiết lập sẵn, và một thư viện toàn diện về các hình ảnh lưu đồ.

• Giao diện kéo và thả trực quan với thanh công cụ theo ngữ cảnh để vẽ dễ dàng
• Các chủ đề màu sắc và phong cách được chọn lọc thủ công để lưu đồ chuyên nghiệp hơn
• Hàng nghìn mẫu được vẽ sẵn, có thể tùy chỉnh để bắt đầu các dự án của bạn

Cộng tác liền mạch trên lưu đồ (Flowchart) với nhóm và khách hàng

Lưu đồ (Flowchart) giúp các nhóm cộng tác liền mạch trong thời gian thực. Vô số khung vẽ canvas cho phép bạn để tập hợp thông tin đầu vào của các nhóm được phân phối.

Con người có khả năng bẩm sinh để phân biệt và xác định chính xác các đồ vật, con người, động vật và địa điểm từ các bức ảnh. Tuy nhiên, máy tính không có khả năng phân loại hình ảnh. Tuy nhiên, họ có thể được đào tạo để giải thích thông tin trực quan bằng các ứng dụng thị giác máy tính và công nghệ nhận dạng hình ảnh.

Là một nhánh của AI và Computer Vision, nhận dạng hình ảnh kết hợp học kĩ càng kỹ thuật để cấp nguồn cho nhiều trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Để nhận thức thế giới một cách chính xác, AI phụ thuộc vào thị giác máy tính.

Nếu không có sự trợ giúp của công nghệ nhận dạng hình ảnh, mô hình thị giác máy tính không thể phát hiện, xác định và thực hiện phân loại hình ảnh. Do đó, một phần mềm nhận dạng hình ảnh dựa trên AI phải có khả năng giải mã hình ảnh và có thể thực hiện phân tích dự đoán. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình AI được đào tạo dựa trên các bộ dữ liệu khổng lồ để đưa ra các dự đoán chính xác.

Theo Fortune Business Insights, quy mô thị trường của công nghệ nhận dạng hình ảnh toàn cầu được định giá 23.8 tỷ USD vào năm 2019. Con số này dự kiến ​​sẽ tăng vọt lên $ 86.3 tỷ bởi 2027, tăng trưởng với tốc độ CAGR 17.6% trong giai đoạn nói trên.

Nhận dạng hình ảnh là gì?

Nhận dạng hình ảnh sử dụng công nghệ và kỹ thuật để giúp máy tính xác định, gắn nhãn và phân loại các yếu tố quan tâm trong một hình ảnh.

Trong khi con người xử lý hình ảnh và phân loại các đối tượng bên trong hình ảnh khá dễ dàng, thì điều tương tự là không thể đối với máy móc trừ khi nó được đào tạo đặc biệt để làm như vậy. Kết quả của nhận dạng hình ảnh là xác định chính xác và phân loại các đối tượng được phát hiện thành nhiều loại khác nhau được xác định trước với sự trợ giúp của công nghệ học sâu.

AI Image Recognition hoạt động như thế nào?

Làm thế nào để con người giải thích thông tin trực quan?

Mạng lưới thần kinh tự nhiên của chúng ta giúp chúng ta nhận biết, phân loại và giải thích hình ảnh dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ, kiến ​​thức đã học và trực giác của chúng ta. Tương tự như vậy, mạng nơ-ron nhân tạo giúp máy móc xác định và phân loại hình ảnh. Nhưng trước tiên họ cần được đào tạo để nhận ra các đối tượng trong một hình ảnh.

Đối với phát hiện đối tượng kỹ thuật để hoạt động, mô hình trước tiên phải được đào tạo trên các bộ dữ liệu hình ảnh khác nhau bằng cách sử dụng phương pháp học sâu.

Không giống như ML, nơi dữ liệu đầu vào được phân tích bằng các thuật toán, học sâu sử dụng mạng nơ-ron phân lớp. Có ba loại lớp liên quan - đầu vào, ẩn và đầu ra. Đầu vào thông tin được nhận bởi lớp đầu vào, được xử lý bởi lớp ẩn và kết quả được tạo ra bởi lớp đầu ra.

Khi các lớp được kết nối với nhau, mỗi lớp phụ thuộc vào kết quả của lớp trước đó. Do đó, một tập dữ liệu khổng lồ là điều cần thiết để đào tạo một mạng nơ-ron để hệ thống học sâu dựa vào bắt chước quá trình suy luận của con người và tiếp tục học hỏi.

[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về chú thích hình ảnh]

AI được đào tạo để nhận dạng hình ảnh như thế nào?

Máy tính nhìn và xử lý một hình ảnh rất khác với con người. Đối với một máy tính, một hình ảnh chỉ là một loạt các pixel - có thể là hình ảnh vector hoặc raster. Trong ảnh raster, mỗi pixel được sắp xếp dưới dạng lưới, trong khi trong ảnh vector, chúng được sắp xếp dưới dạng đa giác có màu sắc khác nhau.

Trong quá trình tổ chức dữ liệu, mỗi hình ảnh được phân loại và các tính năng vật lý được trích xuất. Cuối cùng, mã hóa hình học được chuyển đổi thành nhãn mô tả hình ảnh. Giai đoạn này - thu thập, sắp xếp, dán nhãn và chú thích hình ảnh - rất quan trọng đối với hiệu suất của các mô hình thị giác máy tính.

Sau khi tập dữ liệu học sâu được phát triển chính xác, hình ảnh thuật toán nhận dạng làm việc để vẽ các mẫu từ các hình ảnh.

Nhận dạng khuôn mặt:

AI được đào tạo để nhận dạng khuôn mặt bằng cách lập bản đồ các đặc điểm trên khuôn mặt của một người và so sánh chúng với hình ảnh trong cơ sở dữ liệu học sâu để ghép nối.

Nhận dạng Đối tượng:

Công nghệ nhận dạng hình ảnh giúp bạn phát hiện các đối tượng quan tâm trong một phần đã chọn của hình ảnh. Tìm kiếm trực quan hoạt động trước tiên bằng cách xác định các đối tượng trong hình ảnh và so sánh chúng với hình ảnh trên web.

Phát hiện Văn bản:

Hệ thống nhận dạng hình ảnh cũng giúp phát hiện văn bản từ hình ảnh và chuyển đổi nó thành định dạng máy có thể đọc được bằng cách sử dụng nhận dạng ký tự quang học.