Segmenteerimine

Segmenteerimine on protsess, mille käigus tervik jagatakse omavahel sarnaste omaduste või vajadustega alamhulkadeks ehk segmentideks. Selle eesmärk on mõista erinevaid Gruppe paremini ning luua sihitud ja kohandatud lahenduste jaoks selgemaid profiile.

Turunduses nimetatakse seda tavaliselt turu segmentatsiooniks. Eesmärk on eristada turu moodustavad rühmad, kellel on ühised vajadused või käitumismustrid. Segmentide moodustamisel kasutatakse tavaliselt demograafilisi (vanus, sugu, sissetulek), geograafilisi (asukoht), psühhograafilisi (eluviis, väärtushinnangud) ning käitumuslikke tunnuseid (ostukäitumine, kasutus). Protsess hõlmab eesmärkide määratlemist, andmete kogumist, segmentide moodustamist ja profiilide koostamist, sobivaid sihtturundusstrateegiaid ning turundusmixe iga segmendi jaoks kohandamist. Võimalikud strateegiad on undifferentiated (kogu turu ühtse segmendina käsitlemine), differentiated (erinevatele segmentidele erinevad lähenemised), concentrated (fookus ühe või mitme segmendi käsitlemisel) ning micro-segmentation (väga väikeste segmentide moodustamine).

Andmete ja pilditöötluse segmenteerimine jagab pildi või signaali eri piirkondadesse, et muuta analüüs või töötlemine tõhusamaks. Meetodid hõlmavad lihtsaid lähenemisi nagu thresholding (läveni pööramine), servade tuvastamine ja piirkondlikud meetodid, samuti klasterdamist (nt k-means) ning sügavat õppimist. Populaarsed meetodid on U-Net ja Mask R-CNN, mis määravad iga piksli kuuluvuse kindlasse kategooriasse. Segmenteerimine on oluline meditsiiniliste piltide analüüsis, autonoomsetes süsteemides ja tööstuslikus kvaliteedikontrollis.

Väljundid ja kvaliteet sõltuvad andmete kvaliteedist, valitud meetoditest ja eesmärgist. Kvaliteeti hinnatakse sageli kattuvuse ja täpsuse põhjal; näideteks IoU (Intersection over Union) ja Rand-indeks. Segmenteerimine on interdistsiplinaarne tööriist, mida rakendatakse nii tehisintellekti kui ka turunduse, meditsiini ja geograafia valdkondades.