Table of Contents
یادگیری بدون نظارت شاخه ای از یادگیری ماشین است که داده ها را بدون پاسخ های برچسب خورده تجزیه و تحلیل می کند، در پردازش تصویر، به شناسایی الگوها، گروه بندی ها و ویژگی های مجموعه داده های بزرگ تصاویر کمک می کند.این رویکرد برای وظایفی که داده های برچسب خورده کمیاب یا در دسترس نیست، ارزشمند است.
تکنیک های پردازش تصویر بدون نظارت
چندین تکنیک برای پیاده سازی یادگیری بدون نظارت در پردازش تصویر استفاده می شود. الگوریتم های خوشه ای مانند K-means و خوشه سلسله مراتبی، تصاویر یا مناطق مشابه در تصاویر. روش های کاهش ابعاد مانند تجزیه و تحلیل اصلی قطعات (PCA) داده ها را با کاهش ویژگی ها در حالی که حفظ اطلاعات ضروری، نوع شبکه عصبی، یادگیری داده های کارآمد و نمایندگی های استخراج و استفاده از ویژگی های استخراج و استخراج می شود.
محاسبه ها و متریک ها
محاسبات در یادگیری بدون نظارت اغلب شامل اندازه گیری شباهت یا فاصله بین نقاط داده است. معیارهای مشترک شامل فاصله Euclidean و شباهت cosine است. الگوریتم های خوشه ای از این معیارها برای اختصاص داده ها به گروه ها استفاده می کنند.
مثال های دنیای واقعی
یادگیری بدون نظارت در سناریوهای مختلف پردازش تصویر اعمال می شود.در تصویربرداری پزشکی، به بافت های بخش کمک می کند و ناهنجاری ها را بدون برچسب های قبلی تشخیص می دهد.در تشخیص چهره های خوشه ای مشابه برای شناسایی تصاویر ماهواره ای از تکنیک های بی نظیر برای طبقه بندی انواع پوشش زمین و نظارت بر تغییرات محیطی استفاده می کند.این برنامه ها نشان دهنده تطبیق روش های بی نظیر در استخراج اطلاعات پیچیده است.