인공지능이 집 번호를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니까?

인공지능(AI)은 컴퓨터와 기계를 사용하여 인간과 같은 지식과 문제 해결 능력을 복제하는 발전입니다. 요즘 사람들은 인공 지능을 사용하여 집 번호를 식별하고 있습니다. 인공지능은 인간의 개입 없이 단독으로 또는 센서, 위치정보, 로봇공학 등 다른 기술과 결합하여 작업을 수행할 수 있습니다.

집 번호 식별에서 인공지능의 역할

컴퓨터 과학에서 인공지능은 머신러닝과 딥러닝을 통합합니다. 이러한 분야에는 인간 두뇌의 의사 결정 형태를 모델로 한 인공 지능 컴퓨팅의 변형이 통합되어 공개 데이터로부터 "학습"하고 시간이 지남에 따라 보다 정확한 분류 또는 예측을 동적으로 수행합니다.

인공지능의 응용은 시시각각 발전하고 있습니다. 그러나 무역에서 AI 도구의 사용이 증가함에 따라 AI 윤리와 신뢰할 수 있는 AI에 대한 논의가 중요해지고 있습니다. 딥러닝에서 가장 흥미로운 작업 중 하나는 특징적인 장면에서 객체를 식별하는 것입니다. 기계 인식 기능을 통해 시각적 정보를 계산적으로 요약하는 능력은 다양한 작업에서 볼 수 있듯이 주목할 만한 실용적인 의미를 갖습니다.

인공 지능을 사용하여 집 번호를 인식하는 유사한 예가 있습니다.

Google 스트리트 뷰 집 번호 데이터 세트에는 도로 위치 인쇄에서 추출된 760만 개 이상의 레이블이 지정된 정수가 포함되어 있어 최신 이미지 인식 데이터 세트 중 하나입니다. Google 스트리트 뷰에서 집 번호를 식별하기 위한 인공 지능의 성공적인 사용에 대한 연구를 포함합니다. 지리적 위치 정보를 실제 주소에 연결하는 데이터 기능은 집이나 건물 번호가 쉽게 식별 가능한 패턴으로 오르거나 내리지 않는 장소에서 중요합니다.

사진 속의 건물 형상을 98%의 정확도로 구별할 수 있기 때문에 인간이 이 일을 할 수 있다고 가정합니다. 그러나 수백 개의 스트리트 뷰 데이터에서 수천만 개의 건축 법규를 찾으려면 막대한 시간 투자가 필요합니다. Google 분석가는 인공 지능과 상호 연결된 프로세서에 대한 설계 확인 및 자율 실험을 허용하는 네트워크를 사용하여 컨트롤러를 자동화합니다.

분석가들은 200,000개의 건물 번호가 포함된 무료 스트리트 뷰 집 번호 정보 세트를 사용하여 6일 동안 프레임워크를 교육했습니다. 11층 ​​신경망은 이러한 이미지를 통과하면서 숫자를 하나씩 분석하는 것이 아니라 숫자를 전체적으로 보는 중요한 설계를 학습했습니다.

로드뷰 데이터의 95%를 기반으로 신경망을 준비할 때 프레임워크는 인간과 비슷한 정확도(98%)로 1억 개가 넘는 실제 주소 번호를 정확하게 식별할 수 있었습니다. 그 결과는 전례 없는 성공이었습니다.

이를 가능하게 하기 위해 연구팀은 건물 번호가 대부분의 건물과 마찬가지로 5자리를 넘지 않을 것으로 예상하도록 신경망을 수정했습니다. 시스템은 숫자가 이미지 너비의 1/3 이상을 차지하도록 편집된 이미지의 숫자를 인식합니다.

설문조사에서 가장 효과적인 부분은 속도인데, 사람들이 가장 취약한 부분이 바로 이 부분입니다. 이 프로그램은 스트리트 뷰 이미지에서 다른 비정형 정보를 수집하는 데 적합하지 않은 것으로 보이지만 한 가지 문제는 표지판의 전화번호나 택시의 ID 번호, 숫자 문자열이 5자리를 초과할 수 있으므로 신경 정렬이 필요하다는 것입니다. 성취할 수 있는 일은 외부에 있지 않습니다.

이런 종류의 구조화되지 않은 정보가 어떻게 결국 걱정스러운 문제가 될 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 이는 Google과 같은 기업 또는 기본적으로 누구라도 최근 그 어느 때보다 더 깊은 관계와 추종자를 얻을 수 있는 것으로 보입니다. 그러나 도로 감시 카메라가 특정 장면을 준비하거나 배치하는 시기는 여전히 무작위적이며, 카메라가 포착하는 개인이나 차량은 상당히 임의적입니다. 사람들은 인공 지능을 사용하여 집 번호를 쉽게 식별할 수 있습니다.

인공 지능의 응용

인공 지능에는 다음과 같은 다양한 고유한 응용 프로그램이 있습니다.

• 자연어 처리(NLP): 자연어 처리를 통해 컴퓨터는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. 이 혁신은 기계 해석, 스팸 필터링, 가상 분석 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 현재 시장에서 인기 있는 인공지능 애플리케이션 중 하나입니다.
• 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터가 시각적 콘텐츠를 인식하고 해석할 수 있습니다. 이 혁신은 자율주행차, 얼굴 인식, 문제 감지 등 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다.
• 기계 학습: 기계 학습(ML)을 통해 컴퓨터는 정보로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 수행 능력을 향상할 수 있습니다. 이 혁신은 예측 분석, 몸값 찾기, 제안 시스템 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.
• 로보틱스: 로봇공학은 로봇의 기획, 개발, 운영을 담당하는 인공지능학과입니다. 로봇은 제조, 의료, 우주 탐사 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

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