OpenAI は最近、ChatGPT AI モデルにビジョン機能を追加しました。 ユーザーが画像をアップロードすると、人工知能が文書、写真、グラフィックスなどを処理および分析できるため、ユーザーはプロンプトやアプリケーションをさらに改善できます。 マシンビジョン機能を Web サイト、アプリ、または次のプロジェクトに追加する方法を知りたい場合。 AI Jason がマシン ビジョンの実装方法を示す興味深いビデオを作成したことを知ってうれしいでしょう。
マシン ビジョン (コンピューター ビジョン) は、機械が視覚データに基づいて解釈し、意思決定できるようにする人工知能の分野を指します。 このテクノロジーでは、パターンの認識、オブジェクトの識別、さらには画像やビデオのシーンの理解に機械学習アルゴリズムがよく使用されます。 マシン ビジョンの機能は、ニューラル ネットワーク、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の改良のおかげで、近年大幅に進歩しました。
プロジェクトに人工視覚を追加する
マシン ビジョンは、特に SaaS (Software as a Service) モデルにおいて、アプリケーション、ソフトウェア、Web サイトの機能、効率、ユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させることができます。 ユーザーにとって、オブジェクト認識、顔認証、パーソナライズされたコンテンツキュレーションなどの機能により、プラットフォームとのよりシームレスで魅力的なインタラクションが提供されます。 たとえば、文書管理 SaaS は光学式文字認識 (OCR) を使用して、アップロードされた文書を自動的に分類、タグ付け、インデックス付けすることで、ユーザーの手作業を節約し、エラーを減らすことができます。 同様に、電子商取引ソフトウェアは画像分類を使用して製品を自動的に分類し、顧客が探しているものを見つけやすくすることができます。
視覚分野における人工知能の応用
- オブジェクト検出: 画像またはビデオ シーケンス内のオブジェクトを識別して位置を特定します。 この技術は、セキュリティ監視や小売分析などのアプリケーションで使用されます。
- 画像分類: 画像を事前定義されたカテゴリに分類します。 この技術は、画像検索エンジンや医療診断などのタスクの基本です。
- 顔認識: 顔の特徴に基づいて個人を識別または検証します。 この技術はセキュリティと本人確認の分野で使用されます。
- セマンティック セグメンテーション: 画像の各ピクセルを特定のカテゴリに分類し、自動運転車や農業モニタリングに役立ちます。
- 光学式文字認識 (OCR): スキャンした紙文書、PDF、デジタル カメラでキャプチャした画像など、さまざまな種類の文書を編集可能および検索可能なデータに変換します。
- 動作分析: ビデオ データの動きを追跡し、スポーツ分析やビデオ監視でよく使用されます。
- シーンの再構成: ロボット工学や拡張現実でよく使用される、ビジュアル データから 3D モデルを作成します。
- 異常検出: 視覚データ内の異常なパターンを特定します。これは、医療や製造などの分野で品質管理のために重要です。
- ジェスチャー認識: 人間のジェスチャーを理解し、対話型アプリケーションや人間とロボットの対話に使用できます。
- 感情分析: 顧客フィードバック システムやメンタルヘルス アプリケーションで一般的に使用される、顔の表情から人間の感情を解釈します。
開発者の観点から見ると、AI ビジョン機能を統合すると、多くの複雑なタスクが簡素化され、日常的なプロセスが自動化されます。 たとえば、開発者は、視覚データの並べ替えや分類のためのルールを手動でコーディングする代わりに、事前トレーニングされた機械学習モデルを使用して、より効率的かつ正確にそれを行うことができます。 これにより、開発プロセスが高速化され、エラーの可能性が減り、ルールベースのプログラミングよりもはるかに広範囲のタスクをソフトウェアで処理できるようになります。 さらに、AI ビジョンから得られる分析により、ユーザーの行動や好みに関する貴重な洞察が得られ、それをさらなる最適化に使用できます。
SaaSにおける競争優位性
さらに、マシンビジョン機能を追加すると、混雑した SaaS 市場で競争上の優位性を得ることができます。 ユーザーは、よりスマートで、より自動化され、よりパーソナライズされたエクスペリエンスをますます期待しており、マシン ビジョンはこれらの期待に応えるのに役立ちます。 たとえば、不動産 SaaS プラットフォームは、画像認識を使用して、スイミング プールや暖炉など、物件の写真内の主要な特徴を自動的に識別して強調表示することで、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、潜在的なコンバージョンを増やすことができます。
AI の視覚能力は、より高度なアルゴリズムとコンピューティング リソースの開発により拡大し続けています。 ただし、これらのシステムは通常、大規模なデータセットでトレーニングされ、そのパフォーマンスはトレーニングされたデータの品質と多様性によって異なる可能性があることに注意することが重要です。 いつものように、私たちは最新の AI モデル、技術、統合だけでなく、人工知能の進歩を推進する大手テクノロジー企業の最新リリースについてもお知らせすることで、人工知能の世界におけるすべての新しい展開を最新の状態に保ちます。 AI: Microsoft、OpenAI、Google などの AI。
