پرذازش تصویر در تصمیم گیری ؛ راه کارهای مدل سازی پیش بینی معمولا با استفاده از داده ها و رخدادهای گذشته به بررسی و تخمین رویدادهای آینده می پردازند. برای مثال پیش بینی گرایش پیش فرض مشتری نیازمند در اختیار داشتن پردازش داده ای جمعیتی است.
داده های مورد استفاده برای این نوع تجزیه و تحلیل ابتدا از مسیرهای جمع آوری داده های اطاعاتی مانند فرم ها و پایگا های داده گرفته شده و سپس به صورت دسته ای وارد می شوند. در این فرآیند فرض بر این است که زمان به میزان کافی وجود دارد و زمان مساله حیاتی نیست. همچنین فرض می شود که اطلاعات مربوط به فرد یا نهادی که مورد ارزیابی قرار می گیرد از روش های معمولی مانند فرم های بانکی که توسط خود شخص ارائه می شود ، در دسترس باشد.
پردازش تصویر در شرایط وابسته به زمان شرایط چگونه است؟
این مفروضات در شرایطی درست است که زمان مساله حیاتی نباشد ولی خود این شرط دلیلی بر غیر واقعی بودن شرایط دارد. در ارزیابی های ریسک، کنترل های مرزی، عملیات پلیسی، مبارزه با پولشویی و … تمام این شرایط وابسته به زمان هستند. علاوه بر این، داده ها همیشه از یک منبع تهیه نمی شوند برای مثال یک تروریست قطعا فرم اطلاعاتی خود را ارسال نمی کند. یا مسافران در گمرک تمام محتویات بسته های خود را ارائه نمی کنند. در حالی که حرکات، تن صدا و حتی زبان بدن همگی می توانند اطلاعات ارزشمندی را جمع آوری کنند.
پردازش تصویر و مدل های مرتبط با هوش مصنوعی (AI) به طور قابل توجهی می توانند داده های موجود برای ارزیابی و تصمیم گیری در زمان واقعی را افزایش دهند به شکلی که در ادامه توضیح داده می شود.
معماری در حافظه (In-memory architecture)
ابزارهایی مبتنی بر معماری در حافظه اجازه می دهند تا آموزش تصاویر سطح پایین با استفاده از روش های محتلف پیش پردازش و نمایش سلسله مراتبی به جریان تصمیم گیری در زمان واقعی کمک کنند.
مزایای پردازش تصویر در کسب و کار
اغلب تیم های تجزیه و تحلیل داده به طور مطلوب در یک سازمان قرار ندارند تا موفقیت های ملموس را به دست آورند. الگوریتم های فانتزی بدون ایجاد اهداف کسب و کار و ادغام نتایج تحلیلی در سیستم های عملیاتی سازمانی باعث هدر رفتن فرصت و هزینه می شود.
مزایای افزایش داده های موجود با داده های تصویری می تواند بسیار مفید باشد. شرایط وابسته به زمان که داده جندان در دسترس نیست می توان با استفاده از پردازش تصویر این خلاء را پر کرد. برای مثال در بانکداری می توان از پردازش تصویر در برنامه های وام مسکن، تقلب کارت های اعتباری و دستگاه های خودپرداز استفاده کرد. از پردازش تصویر می توان در بخش های امنیتی نیز استفاده کرد. تطبیق دادن تصاویر و تشخیص ویژگی های مشترک و یا تطابق دادن با داده های گذشته، از روش های موجود است.
چگونه می توان از داده های پردازش تصویر برای حل مشکلات کسب و کار استفاده کرد؟
آموزش ماشین Machine learning و بطور کلی پردازش تصویر شاهد رشد چشمگیری در سال های اخیر بوده است. Hackathons هکاتون (رویدادی است که در آن برنامه‌نویسان رایانه و افراد دیگری که درگیر توسعه نرم‌افزار هستند، از جمله طراحان گرافیکی، طراحان واسط کاربری و مدیران پروژه گرد هم می‌آیند و در توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری و گاهی سخت‌افزاری با یکدیگر همکاری می‌کنند ) هکاتون‌ها معمولاً بین یک روز تا یک هفته به طول می‌انجامند. برخی از هکاتون‌ها تنها برای اهداف اجتماعی و آموزشی هستند، هر چند که در اکثر موارد، هدف هکاتون‌ها ایجاد نرم‌افزارهای مفید و قابل استفاده است) به عنوان یک روش مفید برای سرعت بخشیدن به توسعه مرزهای دانش در این حوزه شناخته می شود.
در نهایت باید توجه داشته باشیم که پردازش تصویر روی تکامل یافته پردازش متن است و همان گونه که پردازش متن در زندگی ما تغییرات زیادی را به وجود آورده باید منتظر تغییرات ایجاد شده توسط پردازش تصویر نیز باشینم.
