인공지능 : 핵심기술 (9) : 이미지 학습에 투자해야 하는 이유

왜 지금 이미지 학습에 투자해야 합니까?

2012년, Qualcomm Connected Experience, Inc.는 이미지 인식을 활용하여 다양한 AR 및 VR 관련 기능을 제공하고 모바일 앱 개발자에게 시야를 넓힐 수 있는 자유를 제공하는 소프트웨어 플랫폼인 Vuforia를 처음 선보였습니다.

Facebook은 2016년부터 시각장애인들이 사진과 이미지를 '보는 데' 도움을 주기 시작했습니다. Facebook IOS 앱은 이미지 인식을 사용하여 모든 사진에 대한 설명을 생성하고 사용자를 위해 크게 나레이팅합니다.

세계에서 가장 주목받는 AI 업체 중 하나인 구글은 비즈니스 운영에 AI 적용 과정을 단순화하기 위한 툴인 클라우드 오토ML을 선보였습니다. 클라우드 오토ML은 구글의 고객이 이미지를 드래그하여 구글의 클라우드에서 인식하도록 시스템을 가르칠 수 있도록 하는 이미지 인식부터 시작하고 있습니다. 이미 디즈니나 어번 아웃피터 같은 기업에서는 고객의 요구와 더 관련이 있는 웹 사이트를 검색하기 위해 사용하고 있습니다.

하지만 이것은 단지 빅리그가 아닙니다. 블룸버그의 이코노미스트 맥도날드 수석연구원이 분석한 바에 따르면 지난 15일 중반 이후 'AI'나 'AI 기업'을 대표하는 기업의 수익이 급증한 것으로 나타났습니다. 실제로 설문조사한 대상 기업의 80%가 AI 애플리케이션을 생산에 사용하고 있다고 보고했습니다.

왜 수십억 달러의 돈을 이 기술에 투입하는 걸까요? 제가 추측하는 것은 바로 잠재력입니다. 엄청난 잠재력입니다.

이미지 인식만으로도 매우 추상적인 필드가 될 수 있습니다. 그러나 상황에 놓이면 비즈니스를 혁신할 수 있는 잠재력은 논란의 여지가 없습니다. 다양한 산업 및 비즈니스 프로세스에서 몇 가지 잠재적 이미지 인식 응용 프로그램을 살펴보겠습니다.

의료

가장 두드러진 이미지 인식 능력 중 하나는 "컴퓨터가 생성한 이미지를 실제 세계에 대한 사용자의 관점에 더 많이 적용하는" 기술인 증강현실(AR)을 만드는 데 도움을 주는 것입니다. AI에 AR 기술과 데이터베이스를 제공하는 것은 질병이나 질병의 시각적 신호를 포함하고 있으며, 또한 의료 보조가 있습니다. 의사들은 이 프로그램을 통해 환자의 상처나 검사 중 의료 문서에 대해 실시간으로 상세한 진단 제안을 받을 수 있습니다.

교육

이미지 인식은 학습 장애와 장애를 가진 학생들이 인식할 수 있는 형태로 필요한 교육을 받을 수 있게 해줍니다. 컴퓨터 비전으로 구동되는 앱은 시각 장애나 난독증을 앓고 있는 학생들이 제공된 콘텐츠를 '읽을' 수 있도록 도와주는 텍스트 대 스피치 및 이미지 대 스피치를 제공할 수 있습니다.

음식 및 음료

스마트폰의 간단한 앱은 이미지 인식을 채용함으로써 인스타그램과 페이스북에 업로드된 이미지를 시각적으로 포착하여 분석하여 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 사진을 보면 싱가포르의 한 카페에 가족과 친구들이 자주 방문하는지, 아니면 파티를 하기에 아주 좋은 장소인지를 앱에서 알 수 있습니다. 이러한 방식으로 고객들은 지역 맞춤형 제안을 한 눈에 받을 수 있고 레스토랑은 대상 고객에게 효과적으로 다가갈 수 있습니다.

전자상거래

고객이 길에서 사고 싶은 물건을 보고 있는 것을 상상해 보세요. 어디서 구한 것인 지 묻지 못해서 사진을 찍습니다 .그런 다음, 고객은 이미지 인식 기술을 갖춘 전자상거래 사이트에 업로드합니다. 알고리즘 자체는 사진을 '보고', 사용 가능한 수백만 가지 옵션을 스캔할 수 있으며, 고객이 찾고 있는 것과 동일하거나 최소한 가장 가깝게 보이는 옵션을 추천할 수 있습니다. 현재 엔지니어들은 수천 개의 제품의 대형 전자상거래 데이터베이스를 활용하고 전자상거래 경험을 확대하기 위해 인공지능 시각 검색 툴을 개발하고 있습니다.

비즈니스 프로세스 관리

고급 이미지 인식 시스템은 비즈니스 운영 중에 식별 프로세스를 지원할 수도 있습니다. 예를 들어, 이 기계는 사용자에게 문서 저장소에 대한 액세스 권한, 회의에 참석 또는 단순히 출근 확인과 같은 특정 작업을 수행할 수 있는 권한이 부여되는지 여부를 결정하는 데 사용되는 기존의 ID 카드를 대체할 수 있습니다. 하지만, 우리는 사람의 얼굴을 '보고' '인식'하는 것이 감정 일러스트레이션과 메이크업 변경 으로 인해 사물을 식별하는 것보다 훨씬 더 복잡합니다.