A classificação de imagens/vídeo pode salvar vidas no trabalho!
O computador definitivamente pode enxergar!
A série “O computador definitivamente pode enxergar” tem o objetivo de desmistificar a inteligência artificial além de disseminar conhecimento prático sobre o assunto. Em especial, essa série se trata sobre uma das áreas mais fascinantes da IA que é a capacidade do computador de entender, processar, analisar e extrair informações de imagens/vídeos. Como falamos no nosso post de lançamento da série:
A visão computacional 👀🖥️ é uma tecnologia que permite que computadores possam “ver” o mundo ao seu redor. Ela utiliza algoritmos e modelos matemáticos para analisar imagens e vídeos, tornando possível a interpretação e entendimento do conteúdo visual. Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial, a visão computacional tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas, trazendo inúmeras aplicações e possibilidades para o futuro.
Quer saber mais, acesse os links sobre a série:
- O computador definitivamente pode enxergar!
- Recomendação de imagens por similaridade utilizando TensorFlow Similarity
- Entenda por que você não gostaria dos filmes da Marvel se não existisse a segmentação de imagens!
Hoje vamos entender um pouco mais sobre o que é classificar uma imagem ou vídeo!
O que é a classificação de imagens?
A classificação de imagens é uma técnica de inteligência artificial que permite identificar e categorizar imagens de acordo com suas características visuais. Essa técnica é amplamente utilizada em várias áreas, como medicina, segurança, marketing e entretenimento, entre outras.
Para realizar a classificação de imagens, é necessário treinar um modelo de aprendizado de máquina com uma grande quantidade de imagens rotuladas. Esse modelo é capaz de extrair características das imagens e, com base nelas, classificá-las em diferentes categorias.
Por exemplo, um modelo de classificação de imagens pode ser treinado para identificar diferentes raças de cães em fotos. Depois de treinado, o modelo pode ser usado para classificar imagens de cães em diferentes raças, como labrador, poodle ou bulldog.
A técnica pode ajudar a automatizar tarefas complexas que envolvem o processamento de imagens. Além disso, ela pode ser combinada com outras técnicas de inteligência artificial, como reconhecimento de objetos e detecção de padrões, para criar sistemas ainda mais avançados e sofisticados.
Por que classificar uma imagens é importante?
Classificar imagens é uma tarefa importante em várias áreas da vida moderna, desde a medicina até a segurança pública e o entretenimento. A classificação de imagens permite identificar padrões visuais e categorizar imagens de acordo com suas características, tornando mais fácil para as pessoas e os sistemas de computador interpretar e entender o conteúdo visual.
Ao classificar imagens, podemos identificar características específicas, como cores, formas ou texturas, o que pode ajudar a criar padrões e entender melhor as informações visuais apresentadas.
Além disso, a classificação de imagens é uma técnica poderosa que permite a automatização de tarefas complexas, economizando tempo e recursos valiosos. Por exemplo, em vez de ter que analisar manualmente centenas de milhares de imagens, um sistema de classificação de imagens pode ser usado para automatizar a tarefa, economizando horas ou até dias de trabalho manual.
Por fim, a classificação de imagens também é uma ferramenta importante para a criação de sistemas de inteligência artificial avançados, que podem aprender com grandes conjuntos de dados de imagens classificadas para melhorar suas habilidades de reconhecimento e classificação. Isso tem o potencial de levar a avanços significativos em várias áreas da vida, desde a medicina até a robótica e a indústria do entretenimento.
Casos de uso
Organização de roupas e calçados no e-commerce
A organização do seu e-commerce pode ser um desafio, pensando em maximizar as vendas se torna uma tarefa complexa, porém a classificação de imagens podem auxiliar de diversas formas. Por exemplo, imagine que um cliente esteja procurando por um tênis específico em uma loja virtual de calçados. Com a classificação de imagens, a loja pode disponibilizar uma ferramenta de busca que permita ao cliente filtrar os resultados de acordo com a cor, tamanho, modelo e marca do tênis. Isso facilita a escolha do cliente e aumenta a probabilidade de ele encontrar o produto que deseja.
Além disso, a classificação de imagens também pode ser usada para recomendar produtos relacionados com base em suas características visuais. Por exemplo, se um cliente está procurando por um vestido preto, a loja pode recomendar outros vestidos pretos com estilos e cortes similares.
Outro caso de uso da classificação de imagens no e-commerce é a organização de produtos em categorias. Por exemplo, uma loja de roupas pode usar a classificação de imagens para separar as roupas por gênero, faixa etária, tipo de tecido, estampa e estilo. Isso facilita a navegação do cliente no site e aumenta as chances de conversão.
Conservação de espécies animais em extinção
imagine que uma equipe de conservação esteja trabalhando em um projeto para proteger uma espécie de primata ameaçada de extinção. Com a classificação de imagens, a equipe pode usar câmeras para capturar imagens dos primatas na natureza e, em seguida, treinar um modelo de aprendizado de máquina para identificar e classificar as diferentes espécies de primatas na imagem.
Além disso, a classificação de imagens também pode ser usada para monitorar as populações de espécies em risco de extinção. Por exemplo, a equipe de conservação pode usar câmeras para capturar imagens de uma área específica de habitat e, em seguida, usar a classificação de imagens para contar o número de animais de uma espécie em particular. Isso permite que a equipe monitore o tamanho da população e tome medidas para protegê-la.
Outro caso de uso da classificação de imagens na conservação de espécies animais em extinção é a identificação de espécies invasoras. Com a classificação de imagens, a equipe de conservação pode identificar e separar imagens de espécies invasoras, o que pode ajudar a controlar sua propagação e proteger as espécies nativas.
Aumento da segurança no trabalho
A classificação de imagens pode ser usada para melhorar a segurança no trabalho, principalmente em locais que envolvem riscos para os trabalhadores. Por exemplo, uma câmera de segurança em uma fábrica pode ser usada para detectar se um trabalhador está usando equipamentos de segurança adequados, como capacete, óculos de proteção e luvas.
O sistema de classificação de imagens pode ser treinado para reconhecer esses equipamentos de segurança e alertar o trabalhador ou o supervisor caso o equipamento não esteja sendo usado corretamente. Além disso, a classificação de imagens pode ser usada para identificar possíveis riscos à segurança, como objetos deixados em áreas de trabalho, ferramentas inadequadas ou condições climáticas adversas.
Isso pode ajudar a prevenir acidentes no local de trabalho e garantir a segurança dos trabalhadores. Esse caso de uso é impressionante e útil para a sociedade, pois pode melhorar significativamente a segurança dos trabalhadores e evitar acidentes no ambiente de trabalho.
Potencial futuro
A classificação de imagens é uma das técnicas mais poderosas e promissoras da inteligência artificial e tem transformado a maneira como as pessoas trabalham, estudam e vivem. E o potencial futuro da classificação de imagens é ainda mais fascinante!
Em primeiro lugar, a classificação de imagens já está sendo usada em diversas áreas, incluindo medicina, agricultura, manufatura, transporte e finanças. Por exemplo, na medicina, a classificação de imagens é usada para identificar padrões em imagens médicas e diagnosticar doenças com mais precisão.
Mas o potencial futuro da classificação de imagens não para por aí. À medida que a tecnologia evolui, novas oportunidades de aplicação surgem. Algumas das possibilidades mais emocionantes incluem:
- Realidade aumentada: A classificação de imagens pode ser usada para criar experiências de realidade aumentada mais precisas e imersivas. Por exemplo, um aplicativo de turismo pode usar a classificação de imagens para identificar pontos turísticos e fornecer informações sobre eles em tempo real.
- Robótica: A classificação de imagens pode ser usada para ensinar robôs a reconhecer objetos e executar tarefas complexas com mais facilidade. Por exemplo, um robô pode usar a classificação de imagens para identificar objetos em uma linha de montagem e realizar tarefas específicas.
Em resumo, o potencial futuro da classificação de imagens é enorme e as possibilidades são infinitas. À medida que a tecnologia avança, novas oportunidades de aplicação surgem, e a classificação de imagens continuará a ser uma das técnicas mais poderosas e transformadoras da inteligência artificial.
Um pouco sobre mim
Como um profissional dedicado à área de projetos de melhoria e ciência de dados, iniciei minha carreira em 2018 com um estágio na modelagem de móveis usando o Solidworks. No início de 2019, me juntei à empresa júnior Projet Jr como consultor e diretor de projetos, onde fui responsável pela gestão de 41 projetos premiados como empresa júnior de alto crescimento e impacto. Nesse mesmo ano, também participei do programa de qualificação para exportação da Apex-Brasil como apoio técnico e atuei como estagiário na Rede Primavera de saúde no setor de controle de indicadores e SAC. Com um bom desempenho, fui contratado como analista administrativo para liderar projetos na área da diretoria comercial, usando meus conhecimentos em lean six sigma e ciência de dados.
Atualmente, trabalho como Data Scientist na Insidergic, com foco em projetos relacionados a visão computacional, e na A3Data, em um projeto de desenvolvimento de análises exploratórias que trazem aumento na receita do cliente da empresa. Minha trajetória profissional até aqui me permitiu aprimorar minhas habilidades em ciência de dados e aplicá-las em diferentes setores, buscando sempre soluções inovadoras e eficientes para as demandas dos projetos.
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/antoniodramos/
Github: https://github.com/tonylincon1
