Stel jou 'n wêreld voor waar rekenaars meer akkuraat is as mense in die interpretasie van visuele data. Die velde van rekenaarvisie en masjienleer het hierdie idee 'n werklikheid gemaak.
Rekenaarvisie en masjienleer is twee belangrike komponente van KI. Hulle word soms met mekaar verwar. Hulle kan selfs uitruilbaar gebruik word.
Hulle is egter aparte gebiede met verskillende metodes. In hierdie pos sal ons die kontraste tussen rekenaarvisie en machine learning. Sluit by ons aan terwyl ons hierdie intrige KI-subvelde verken.
Waarom moet ons hierdie onderskeid tref?
Beide rekenaarvisie en masjienleer is deurslaggewende dele van kunsmatige intelligensie. Tog het hulle verskillende metodologieë en doelwitte. Deur die verskille tussen hulle te ken, kan ons die potensiaal van KI beter gebruik.
En ons kan die regte tegnologie vir ons projekte kies.
Kom ons gaan oor albei een vir een.
Verstaan rekenaarvisie
Die kapasiteit van rekenaars om die visuele wêreld te interpreteer staan bekend as rekenaarvisie. Dit sluit in opleiding van rekenaars om digitale beelde en video's te verstaan en te ontleed.
Hierdie tegnologie werk soos hoe oë en brein by mense werk. Rekenaars kan voorwerpe, gesigte en patrone herken. Hulle kan data uit foto's onttrek. En hulle evalueer die data met behulp van algoritmes en modelle.
Verskeie nywerhede, insluitend gesondheidsorg, vervoer, vermaak en sekuriteit, kan baat vind by rekenaarvisie. Rekenaarvisie word byvoorbeeld gebruik om bestuurderlose motors te lei en dokters te help met die diagnose van siektes.
Die moontlikhede met rekenaarvisie is onbeperk. En ons het eers hul potensiaal begin ondersoek.
Hooftake van Rekenaarvisie
Beeldherkenning
'n Belangrike funksie van rekenaarvisie is beeldherkenning. Dit leer rekenaarstelsels hoe om digitale prente te herken en te kategoriseer. Dit impliseer dat rekenaars in staat is om outomaties die komponente van 'n prent te herken.
Hulle kan onderskei tussen voorwerpe, diere en mense, en hulle toepaslik benoem.
Verskeie nywerhede gebruik beeldherkenning. Beeldherkenning word byvoorbeeld in sekuriteitstelsels gebruik om indringers te identifiseer en op te spoor. Dit word ook in radiografie gebruik om dokters te help met die diagnose en behandelings.
Objekdeteksie
Dit is die tegniek om items in stilstaande of bewegende visuele media op te spoor en te herken. Aansoeke vir hierdie werk sluit robotte, outonome motors en toesig in. Byvoorbeeld, die Nest Cam is 'n tuissekuriteitstelsel wat kliënte waarsku wanneer dit beweging of klank bespeur met behulp van voorwerpopsporing.
segmentering
Die proses om 'n prent te segmenteer is om dit op te breek in baie segmente, elk met sy unieke eienskappe. Aansoeke vir hierdie pos sluit in dokumentontleding, videoverwerking en mediese beelding.
Byvoorbeeld, die bekende prentbewerkingsprogram Adobe Photoshop gebruik segmentering om verskeie komponente binne 'n beeld te isoleer en verskillende effekte op elke element toe te pas.
Verstaan masjienleer
Een voorbeeld van kunsmatige intelligensie is masjienleer. Dit leer rekenaars om uit data te leer en voorspellings te vorm gebaseer op daardie data. Sonder om uitdruklik gekodeer te word, gebruik dit statistiese modelle om rekenaars te help om beter te word in 'n spesifieke aktiwiteit.
Om dit anders te stel, masjienleer is die proses van opleiding rekenaars om op hul eie te leer terwyl hulle data as hul gids neem.
Data, algoritmes en terugvoer is die drie hoofkomponente van masjienleer. Die masjienleer-algoritme moet eers op 'n datastel opgelei word om patrone te identifiseer. Tweedens maak die algoritme voorspellings gebaseer op 'n nuwe datastel deur die aangeleerde patrone te gebruik.
Uiteindelik, nadat hy terugvoer oor sy voorspellings ontvang het, maak die algoritme aanpassings. En dit verhoog die doeltreffendheid daarvan.
Hooftipes masjienleer
Toesig oor leer
In leer onder toesig lei 'n benoemde datastel die algoritme op. Dus, insette en bypassende uitsette word gepaard. Nadat hy geleer het om insette met uitsette te koppel, kan die algoritme uitkomste voorspel deur vars data te gebruik.
Toepassings soos beeldherkenning, oudio-herkenning en natuurlike taalverwerking maak gebruik van leer onder toesig. Apple se virtuele assistent Siri, gebruik byvoorbeeld leer onder toesig om jou opdragte te interpreteer en uit te voer.
Onbewaakte leer
Leer sonder toesig is 'n subset van masjienleer. In hierdie geval word die algoritme op 'n datastel aangeleer waar die insette en uitsette nie gepaar is nie. Om voorspellings te genereer, moet die algoritme eers leer om patrone en korrelasies in die data te herken.
Toepassings soos datakompressie, anomalie-opsporing en groepering maak gebruik van leer sonder toesig. Byvoorbeeld, Amazon beveel goedere aan verbruikers aan op grond van hul aankoopgeskiedenis en blaai-gewoontes deur gebruik te maak van leer sonder toesig.
Versterking leer
Dit behels interaksie met die omgewing en om terugvoer in die vorm van belonings en strawwe te kry. Die algoritme kry die vermoë om besluite te neem wat belonings verhoog en boetes verminder.
Toepassings vir hierdie soort masjienleer sluit robotte, selfbestuurmotors en speletjies in. Byvoorbeeld, Google DeepMind's AlphaGo sagteware gebruik versterkingsleer om die spel Go te speel.
Verwantskap tussen rekenaarvisie en masjienleer
Hoe rekenaarvisie-take masjienleeralgoritmes kan gebruik?
Verskeie rekenaarvisietake, insluitend objekidentifikasie en prentkategorisering, gebruik masjienleer. 'n Algemene vorm van masjienleertegniek wat gebruik word, is konvensionele neurale netwerke (CNN's).
Dit kan patrone en kenmerke in prente identifiseer.
Byvoorbeeld, Google Foto's maak gebruik van masjienleeralgoritmes. Dit herken en klassifiseer foto's outomaties op grond van die items en individue wat teenwoordig is.
Toepassings van rekenaarvisie en masjienleer in die werklike wêreld
Verskeie werklike toepassings kombineer rekenaarvisie en masjienleer. 'n Goeie voorbeeld is selfbesturende motors. Hulle identifiseer en monitor dinge op die pad met rekenaarvisie.
En hulle gebruik masjienleeralgoritmes om oordeel op grond van daardie inligting te maak. Waymo is 'n selfbesturende motorfirma wat deur Alphabet besit word. Vir objekherkenning en kartering kombineer dit beide rekenaarvisie en masjienleer.
Rekenaarvisie en masjienleer word ook saam in die mediese industrie gebruik. Hulle help professionele persone om mediese foto's te ondersoek en help met die diagnose. Byvoorbeeld, die FDA-goedgekeurde diagnostiese hulpmiddel IDx-DR gebruik masjienleer om retinale foto's te ondersoek en diabetiese retinopatie te vind. Dit is 'n toestand wat, as dit geïgnoreer word, tot blindheid kan lei.
Verskille tussen masjienleer en rekenaarvisie
Soorte data wat gebruik word
Die tipes data wat rekenaarvisie en masjienleer gebruik, verskil. Masjienleer kan 'n verskeidenheid datatipes hanteer, insluitend numeriese, teks- en oudiodata.
Rekenaarvisie konsentreer egter net op visuele data hou van foto's en video's.
Doelwitte van elke veld
Masjienleer en rekenaarvisie het verskeie doelwitte. Die hoofdoelwitte van rekenaarvisie is om visuele insette te analiseer en te begryp. Dit sluit ook voorwerpherkenning, bewegingsopsporing en beeldanalise in.
Masjienleeralgoritmes kan egter vir alle soorte aktiwiteite gebruik word.
Rekenaarvisie as 'n subset van masjienleer
Alhoewel dit 'n aparte area is, word rekenaarvisie ook gesien as 'n deel van masjienleer.
Verskeie van die metodes en hulpbronne wat in masjienleer gebruik word—soos diep leer, neurale netwerke en groepering—word ook gebruik om rekenaarvisie te skep.
Opwindende moontlikhede wat voorlê
Die potensiaal vir hul kruising word meer fassinerend. Met die vooruitgang van nuwe tegnologieë kan ons verwag om skouspelagtige toepassings te sien.
Een veld waar hierdie kruising veral interessant is, is robotika. Rekenaarvisie en masjienleer sal 'n belangrike rol speel om robotte toe te laat om ingewikkelde omgewings te navigeer.
Hulle sal interaksie met voorwerpe en mense hê namate hulle meer onafhanklik word. Ons kan verwag om robotte te sien wat meer doeltreffend is in verskeie take.
Nog 'n interessante potensiaal is virtuele realiteit. Rekenaarvisie en masjienleer, met hul vermoë om visuele insette te identifiseer en te ontleed, kan mense in staat stel om meer natuurlik en intuïtief met virtuele omgewings om te gaan. Ons sal toepassings sien wat ons in staat stel om die werklike en virtuele wêrelde glad te kombineer. Dit sal nuwe moontlikhede vir vermaak, opvoeding en ander doeleindes na vore bring.
Die toekoms van rekenaarvisie en masjienleer hou baie belofte in. Ons sal in die volgende jare selfs meer merkwaardige gebruike van hierdie domeine sien.
Lewer Kommentaar