Методи штучного інтелекту для аналізу та обробки мультимедійних даних

Abstract

Завдяки своїм потужним алгоритмам та можливостям машинного навчання, ШІ може автоматизувати та вдосконалювати багато процесів, пов’язаних з мультимедіа, роблячи їх більш ефективними, точними та інтелектуальними. У статті розглядаються сучасні методи штучного інтелекту (ШІ), які використовуються для аналізу та обробки мультимедійних даних, таких як зображення, відео, аудіо та текст. У статті запропоновано комплексний огляд сучасних методів ШІ для обробки та аналізу мультимедійних даних шляхом порівняння методів між собою за параметрами ефективності, точності й готовності до застосування. Зокрема, стаття присвячена передовим методам штучного інтелекту, таким як глибокі нейронні мережі (DNN), рекурентні нейронні мережі (RNN), моделі на основі спектрограм і трансформатори, моделі на основі трансформерів, обробка зображень на основі пікселів, відстеження рухомих об’єктів, генеративнозмагальні мережі (GANs), підсилювальне навчання (RL) та гібридні системи. Проаналізовано вищезазначені методи ШІ, їх застосування та відсоток використання кожного методу. Обговорюються переваги та недоліки кожного з методів, а також перспективні напрямки розвитку в цій сфері. Описано 16 методів ШІ для аналізу та обробки мультимедійних даних, які представлено в таблиці з відсотковим розподілом їх використання. Розглянуто основні та додаткові методи штучного інтелекту для аналізу та обробки мультимедійних даних. Розроблено порівняльну таблицю точності методів аналізу та обробки мультимедійних даних. З’ясовано, що глибокі нейронні мережі (CNN) є ключовими для обробки зображень завдяки їх здатності виділяти складні ознаки. Рекурентні нейроннім мережі (RNN) ефективні для роботи з послідовними даними, такими як відео та текст. Нейронні мережі на основі спектрограм спеціалізуються на аналізі аудіо даних, а моделі на основі трансформерів є універсальними інструментами для обробки послідовних даних завдяки механізму уваги . Кожен з цих методів має свої унікальні переваги та області застосування, що робить їх незамінними у сучасних системах обробки мультимедійної інформації. ШІ пропонує нові можливості для аналізу та обробки мультимедійних даних, роблячи процеси більш ефективними та автоматизованими.