Eine komplette Lösung für die Bilderkennung mit der Trendskout KI-Plattform

Die Bild- und Mustererkennung ist eine spezielle Art von KI und Deep Learning mit hochdimensionalen Daten, wie z. B. Bildern. Das bedeutet, dass ein einziger Datenpunkt – z. B. ein Foto oder ein Videobild – sehr viele Informationen enthält. Die Anzahl der Pixel in einem einzigen Foto beispielsweise geht schnell in die Millionen. Aufgrund der hohen Dimensionalität dieses Datentyps eignen sich neuronale Netze ausgezeichnet für ihre Verarbeitung, unabhängig davon, ob es um die Klassifizierung von Bildern oder das Erkennen von Objekten oder Mustern geht.

Innerhalb der Familie der neuronalen Netze gibt es verschiedene Arten von Algorithmen und Datenoperation, um das am besten geeignete Modell zu finden. Im Folgenden werden einige häufig verwendete Schritte dieses Prozesses beschrieben. Wir verwenden die Bildverarbeitung hier als Beispiel, aber die gleichen Techniken lassen sich auch auf andere Arten von hochdimensionalen Daten für die Mustererkennung anwenden.

Business-Anwendungen

Leistungsstarke KI-Plattform in der Cloud

Neben spezifischen Modulen für Medienunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.

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Verbinden

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Analysieren

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Bild- und Mustererkennung

Die Bild- und Mustererkennung ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.

Automatisieren

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Wie funktioniert das technisch?

Merkmalstransformation und Merkmalsextraktion

In diesem Schritt werden einige Filter und Vorverarbeitungsschritte auf die Bilder angewendet. Dadurch können neuronale Netze schneller die richtigen Muster erkennen. Trendskout setzt verschiedene Arten der Merkmalstransformation und -extraktion ein, gemeinsam mit dem Hypertuning-Schritt. So kann ein Foto zum Beispiel zunächst mittels PCA in eine niedrigdimensionale Struktur umgewandelt werden, es können Hochkontrastfilter angewandt werden oder es können mithilfe der Merkmalsextraktion bestimmte Teile vorselektiert werden. Dieser Schritt ist vergleichbar mit der Datenoperation, die bei Daten mit niedriger Dimensionalität angewandt werden, hier jedoch werden andere Techniken eingesetzt. Genau wie bei der Klassifizierung sind hierfür häufig annotierte Daten erforderlich, d. h. Trainingsdaten, anhand derer das System lernen kann, welche Muster, Objekte oder Bilder es erkennen kann.

Auswahl des Algorithmus und Hypertuning

Nachdem die Bilder oder andere hochdimensionale Daten durch Merkmalsextraktion und -transformation umgewandelt wurden, wird mit der Auswahl des Algorithmus begonnen. Trendskout, wie auch die anderen KI- und Deep-Learning-Anwendungen, führen dies selbstständig durch. Innerhalb der Familie der neuronalen Netze, dem zugrundeliegenden Algorithmus also, gibt es zahlreiche verschiedene Untertypen mit jeweils eigenen Parametern: die Anzahl der Neuronen, die Anzahl der Neuronenschichten, die Art und Weise, in der die Informationen zwischen den Neuronen verarbeitet werden und viele mehr. Das bedeutet auch, dass hier unendlich viele Konfigurationen möglich sind, von denen nur einige wenige ein optimales Ergebnis, z. B. die korrekte Erkennung eines Objekts in einem Bild oder einer Datei, liefern. Trendskout führt dieses Hypertuning zusammen mit der Merkmalstransformation und der Merkmalsextraktion durch. Mit anderen Worten: Durch fortschrittliche Deep-Learning-Techniken kann Trendskout die optimale Datenoperation, Merkmalsextraktion und -transformation finden und durchführen und den leistungsfähigsten Algorithmus und die entsprechende Parameterkonfiguration erstellen. Der kombinierte Prozess aus Datenoperationen, Algorithmenauswahl und Hypertuning führt zu einem optimalen Modell, das die gewünschte Bild- oder Mustererkennung im nächsten Schritt auf neue Daten anwenden kann.

Bild- und Mustererkennung in Echtzeit

Wenn die Trainingsphase, also die beiden vorherigen Schritte, abgeschlossen ist, kann das Modell in Echtzeit auf neue Daten angewendet werden, z. B. auf neue Bilder, in denen Muster oder Objekte erkannt werden müssen. Das Ergebnis dieses Schritts hängt vom gewählten Trendskout-KI-Fluss ab – Verbinden, Analysieren, Automatisieren – der Identifikation des gefundenen Musters, eines Labels, eines ähnlichen Bildes oder eines anderen Outputs.

Das Modell wird in regelmäßigen Abständen neu bewertet und der gesamte Prozess der beiden vorangegangenen Schritte wird im Hintergrund wiederholt. Wird ein leistungsfähigeres Modell gefunden, ersetzt es das vorherige Modell.

Bild- und Mustererkennung + Trendskout

Wie bei anderen KI-Funktionen können KI-Flüsse per Drag & Drop eingerichtet werden, um Anwendungsfälle der Bild- und Mustererkennung zu implementieren. Damit sind verschiedene Arten von Eingabequellen und Orten möglich, je nachdem, wo die Bilder oder Daten abgerufen werden; es ist auch möglich, sie direkt in Trendskout zu laden, was für Trainingsdaten praktisch ist. Darüber hinaus sind verschiedene Output-Arten möglich: Darstellung des erkannten Objekts, Labeln des Bildes anhand der erkannten Annotationen aus dem Trainingsschritt, Meldung, wenn ein bestimmtes Muster entdeckt wurde usw. Um dies zu unterstützen, bietet Trendskout zahlreiche Ausgabe- und Automatisierungsoptionen: Versenden von Mitteilungen per E-Mail oder Textnachricht, Steuerung eines externen Systems per API oder Plugin, Schreiben eines Ergebnisses in eine Datenbank, Generieren eines Berichts, usw. Jeder Schritt im KI-Fluss kann über eine visuelle Schnittstelle ohne Programmieren gesteuert werden.

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