Робототехника — одна из самых инновационных разработок машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ).

Раньше он выполнял повторяющиеся типы задач, где не было изменений в шаблоне. Но теперь, благодаря машинному обучению, робототехника с искусственным интеллектом становится менее элегантной, способной самостоятельно принимать решения и выполнять различные типы задач или действий без вмешательства человека.

ИИ в робототехнике

Когда роботы достаточно хорошо обучены обнаруживать различные типы объектов и становятся достаточно способными, чтобы предпринимать соответствующие действия, тогда это становится робототехникой с искусственным интеллектом. От автомобилестроения до сельского хозяйства и складского хозяйства — в различных секторах робототехника с искусственным интеллектом играет большую роль в выполнении необходимой задачи с большей эффективностью и точностью.

Машинное обучение в робототехнике

Для разработки робототехники с искусственным интеллектом инженеры по машинному обучению используют технологию машинного обучения. А для обучения алгоритмов машинного обучения для создания робототехники требуется огромное количество обучающих данных.

Данные обучения для машинного обучения содержат помеченные данные обучения, чтобы сделать определенные вещи, такие как объекты, распознаваемыми в различных сценариях для правильных прогнозов.

Проблемы в развитии робототехники с искусственным интеллектом

В разработках робототехники на основе машинного обучения требуется огромное количество наборов данных, поскольку это единственный ключевой ввод, который помогает алгоритму машинного обучения учиться на основе источников и использовать информацию во время прогнозирования.

Таким образом, обучающие данные связаны с множеством проблем, которые вам необходимо знать, чтобы преодолеть эти проблемы и сделать вашу модель робототехники ИИ безотказной.

Качество обучающих данных для робототехники с искусственным интеллектом

Первым и наиболее важным фактором при выборе наборов данных для проектов машинного обучения необходимо помнить о качестве набора данных. На самом деле, если данные неверны или не подходят для модели, ваша модель машинного обучения не даст вам точных результатов.

Предположим, вы разрабатываете робототехнику для сельского хозяйства, чтобы автоматически собирать растения после проверки уровня плодоношения таких растений, как овощи и фрукты. Затем обучающие данные должны содержать размеченные данные о различных типах фруктов и овощей, чтобы робототехника могла распознавать правильные растения при использовании в реальной жизни и предпринимать правильные действия.

Количество обучающих данных для ИИ-робототехники

Точно так же количество набора обучающих данных также очень важно, чтобы ваша модель машинного обучения получала достаточно данных для правильного обучения. На самом деле, в реальной жизни машина может столкнуться с разными типами сценариев, чтобы она могла давать правильный результат в разных ситуациях. Следовательно, получение огромного количества обучающих данных для ИИ робототехники также является очень сложной задачей для инженеров по машинному обучению.

Выбор правильного алгоритма для робототехники

Для обучения робототехники ИИ используются алгоритмы машинного обучения в соответствии с доступностью обучающих данных и совместимостью моделей. И если алгоритм не подходит, инженерам по машинному обучению также будет сложно разработать правильную модель робототехники ИИ. И существуют различные типы алгоритмов машинного обучения, которые вы можете использовать, чтобы сделать вашу модель робототехники ИИ более успешной и эффективной.

Как получить качественные большие обучающие данные для робототехники?

Последней и самой сложной задачей ИИ и МО в разработке робототехники является сбор высококачественных огромных наборов обучающих данных. На самом деле, для обучения модели ИИ на основе компьютерного зрения вам нужен помеченный набор обучающих данных, чтобы он мог быть понятным или способным распознавать объекты.

А для модели ИИ компьютерного зрения также доступны сервисы аннотирования изображений , что делает интересующий объект узнаваемым для машинного обучения. В аннотации изображения объекты не распознаются, если они не выделены или не обведены затененными цветами, чтобы сделать объект узнаваемым в различных сценариях.

Cogito — одна из ведущих компаний, занимающихся аннотированием данных, предоставляет услуги аннотирования изображений для разработки робототехники с искусственным интеллектом. Cogito предоставляет набор обучающих данных для машинного обучения и проектов, связанных с ИИ, для различных областей, таких как здравоохранение, розничная торговля, сельское хозяйство и автомобильный сектор, с высокой точностью.

Он может создавать множество наборов данных с масштабируемым решением для правильного прогнозирования с помощью модели ИИ. Что касается данных для обучения робототехнике с искусственным интеллектом, вы можете положиться на Cogito для разработки модели мирового уровня.

Первоначально опубликовано на http://cogitoai.home.blog 20 мая 2020 г.