Столь быстрое развитие в этой сфере связано с тем, что компьютерные технологии позволяют решить большой спектр задач. Это:

• автоматизация процессов на производстве;
• применение новейших технологий в автомобильной промышленности, здравоохранении и т. д.;
• детекция и анализ данных и многое другое.

Аналитики компании Market Research Future сделали подсчет, согласно которому рынок компьютерного зрения уже в 2017 году достиг отметки в $9,2 млрд, а к 2023 году эта сумма может составить $48,3 млрд. Столь большие цифры свидетельствуют о росте интереса к компьютерному зрению. 

С каждым годом остается все меньше секторов бизнеса, где компьютерное зрение не пригодилось бы. Многие бизнес-процессы автоматизируются, заменяя ручной труд и ускоряя выполнение работы.

Сферы, в которых задействуется компьютерное зрение и машинное обучение

Говоря о сферах бизнеса, где постепенно внедряется автоматизация процессов, хотелось бы детальнее остановиться на некоторых из них:

1. Безопасность. Сегодня это единственная сфера, где компьютерное зрение активно применяется. Компьютер, в отличие от человека, может работать без перерыва, фиксируя необходимые моменты. Главное – не отвлекается от поставленной задачи. Системы наблюдения и безопасности анализируют обстановку внутри помещения и за его пределами, ведут поиск, сравнивают лица людей. Но, несмотря на спрос компьютерного зрения в сфере безопасности, дальнейшее развитие технологий в этом направлении сдерживают правовые ограничения, которые связаны с защитой персональных данных человека.
2. Банковский сектор. В этой сфере постепенно внедряется задача по распознаванию номиналов и проверки подлинности купюр. Не так давно проверка подлинности денег, вносимых в банкомат, велась с помощью точечных датчиков. Сегодня во многих банкоматах встроена новая функция – кэш-ресайклинг. Благодаря этой опции банкомат защищен от внесения поддельных банкнот, а человек от их получения. 
3. Патентные бюро. И здесь компьютерное зрение не осталось в стороне. Самое простое – при регистрации нового торгового знака, логотипа система машинного обучение сравнивает регистрируемый знак с уже имеющимися в базе. Такой подход значительно упрощает работу бюро.
4. Образовательная сфера. Все большей популярности набирает направление электронного обучения. Из-за постоянно меняющихся условий к уровню сотрудников вопрос корпоративного обучения является очень приоритетным в современном бизнесе. Электронное обучение пришло на смену классическому «аудиторному». Машинное обучение в этой сфере призвано дать возможность адаптировать классические курсы под электронные.
5. Консалтинг. Главная боль консалтинговых компаний – прием и обработка отсканированных или заполненных вручную документов, поступающих от других фирм. Как итог, сотрудникам требуется проверять все поступающие документы. Особенно это касается компаний, предоставляющих бухгалтерские услуги. Поэтому большинство крупных консалтинговых организаций уже позаботились о применении компьютерного зрения и машинного обучения в плане сортировки документов. Таким образом, упрощается работа сотрудника, которому остается лишь проверить документ на правильность составления.

Если вернуться к вопросу образования, то машинное обучение сегодня активно применяется и на электронных образовательных платформах. К примеру, с помощью машинного обучения можно проверить корректность формулировок вопросов в экзаменационных тестах, распознать ответы человека в форме эссе. Проще говоря, благодаря алгоритмам машинного обучения можно оценить правильность ответа и суть высказывания.

Стремительный рост интереса к инновационным методам решения поставленных задач позволяет говорить о высоком спросе на внедрение систем компьютерного зрения.

Задачи и компоненты машинного обучения

Машинное обучение – научное направление в сфере искусственного интеллекта. Проще говоря, это новейшие технологии, позволяющие получить, обработать и применить данные для решения задач без участия человека.

Среди основных сфер применения машинного обучения стоит отметить следующие:

• программное обеспечение для разработки приложений и изготовления изображений;
• устройства ввода-вывода;
• приложения для обработки изображений;
• аналоговые или цифровые камеры;
• датчик для синхронизации, захвата и обработки изображений.

Однако больший упор следует сделать на задачи, которые ставятся перед машинным обучением. Это распознавание, идентификация, обнаружение, оценка движений, распознавание текста, восстановление сцены и т. д.

Сегодня наиболее часто в качестве помощника для человека в работе с документами или на производстве выступают определенные приложения и алгоритмы, с помощью которых можно решать поставленные прикладные задачи. Однако на этом достижения искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения и машинного обучения, не заканчиваются. Впереди еще достаточно много работы, в результате чего множество мелких и рутинных задач будут переданы под управление компьютерного зрения. Об этом говорят последние результаты, достигнутые за последние несколько лет. Согласно им, машинное обучение и компьютерное зрение постепенно приближаются к высокому уровню востребованности и пику развития.

Современные технологии развиваются с бешеной скоростью, а возрастающий интерес бизнеса к искусственному интеллекту говорит о популярности применения инновационных разработок. Поэтому разработчики и ученые в сфере создания искусственного интеллекта не стоят на месте, вдохновляясь полученными результатами. А значит, впереди еще много работы по исследованию и созданию новейших инновационных продуктов, облегчающих жизнь и работу человека.