이미지 분류는 AI(인공 지능) 애플리케이션에서 일반적인 작업입니다. 기계 학습의 예측 능력을 사용하여 AI 시스템이 이미지에 기반한 실제 항목을 식별할 수 있도록 합니다.
이미지 분류의 사용
이미지 분류의 몇 가지 잠재적 용도는 다음과 같습니다.
- 제품 식별: 모바일 디바이스를 사용하여 온라인이나 매장 내에서 특정 제품의 비주얼 검색 수행.
- 재해 조사: 주요 재해 대비 노력에 대한 핵심 인프라 식별. 예를 들어 항공 이미지에서 다리 및 도로 식별은 재해 완화 팀이 잘 매핑되지 않은 지역에서 미리 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 의료 진단: 엑스레이 또는 MRI 디바이스에서 이미지를 평가하면 종양으로 나타난 특정 문제 또는 의료 이미징 진단과 관련된 많은 기타 질환을 빠르게 분류할 수 있습니다.
개체 감지의 사용
개체 감지의 몇 가지 샘플 애플리케이션은 다음과 같습니다.
- 건물 안전 검사: 소화기 또는 기타 비상 장비에 대한 내부 장면을 분석하여 건물의 안전성을 평가합니다.
- 주행 지원: 자율 주행 차량 또는 차선 보조 기능이 있는 차량을 위한 소프트웨어 만들기 이 소프트웨어는 다른 차선에 자동차가 있는지 여부와 운전자의 자동차가 자체 차선을 벗어나지 않았는지를 감지할 수 있습니다.
- 종양 감지: 의료 진단을 위해 알려진 개체를 감지할 수 있는 MRI 또는 X선 등의 의료 이미징
여러 언어로 된 텍스트를 읽기 - OCR API (동기식,적은 양의 텍스트를 감지하고 읽어야 할 때
대용량 pdf 문서에 최적화 - Read API (비동기적, 인쇄 및 필기 텍스트 모두에 사용)
구매 주문서 또는 청구서와 같은 양식에서 정보를 추출, 양식의 필드가 나타내는 의미를 이해하는 것 - Form Recognizer
