画像認識の発展理由・未来
前回の記事では、画像認識の定義・歴史・仕組みについて説明いたしましたが、画像認識の基礎的な情報を把握していただきましたよね！今回は、引き続き 画像認識の発展理由・未来 をお伝えしていきたいと思います。ご興味のある方は是非ご覧ください。
AIを生かした画像認識と一般的な画像認識の違い
ここまで画像認識やAI、ディープラーニングなどに関して書いていきましたが、改めてAIを導入した画像認識と一般的な画像認識では何が異なるのでしょうか。
そもそも人工知能（AI）とは、人間の知的なふるまいをコンピュータで模倣したシステムを指します。簡単に言うと、人間の知能をまねてタスクを実行し、収集した情報に基づいて自身を反復的に改良することができるシステムや機械のことです
つまり、限定された領域であっても、人間のような知能を持っているシステムのことを意味します。ただの機械であれば、人間が与えた指示の通り情報処理を行うだけです。
ディープラーニングの登場によって、人間によるデータの特徴抽出を行わず、与えられた画像データから最初から最後まで自動的に特徴抽出してくれるようになりました。ここでは人は対象のデータセットの特徴量を定義する必要すらないのです。そしてそれにより、大量のラベル付けさせたデータと高度なコンピュータの処理能力があれば、高いレベルの認識精度に自動的に到達していきます。ゼロからアルゴリズムを考え出す必要がない分、人間への負担も軽減されます。
これは学習能力のない、または人間が特徴量を定義する一般的な画像認識にはできないことになります。またこの進歩は人の介入を遠ざけることができるという、重要な意味も持ちます。AIの導入によって、機械の物体認識はより人間に近づき、より自律的に考えるように進歩したのです。
https://next-offshore.com/2020/02/07/image-recognition-of-the-development-reason-and-the-future/
