تخيل عالمًا تكون فيه أجهزة الكمبيوتر أكثر دقة من الأشخاص في تفسير البيانات المرئية. جعلت مجالات رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي هذه الفكرة حقيقة واقعة.
تعتبر رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي عنصرين أساسيين في الذكاء الاصطناعي. في بعض الأحيان يتم الخلط بينهم وبين بعضهم البعض. يمكن حتى استخدامها بالتبادل.
ومع ذلك ، فهي مناطق منفصلة بأساليب متميزة. في هذا المنشور ، سنناقش التناقضات بين رؤية الكمبيوتر و آلة التعلم. انضم إلينا ونحن نستكشف هذه الحقول الفرعية المثيرة للذكاء الاصطناعي.
لماذا نحتاج إلى هذا التمييز؟
تعد رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي جزءًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، لديهم منهجيات وأهداف مختلفة. من خلال معرفة الاختلافات بينهما ، يمكننا استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.
ويمكننا اختيار التكنولوجيا المناسبة لمشاريعنا.
دعنا نتناول كلاهما واحدًا تلو الآخر.
فهم رؤية الكمبيوتر
تُعرف قدرة أجهزة الكمبيوتر على تفسير العالم المرئي بالرؤية الحاسوبية. ويشمل تدريب أجهزة الكمبيوتر على فهم وتحليل الصور ومقاطع الفيديو الرقمية.
تعمل هذه التقنية مثل طريقة عمل الأدمغة والعين عند البشر. يمكن لأجهزة الكمبيوتر التعرف على الأشياء والوجوه والأنماط. يمكنهم استخراج البيانات من الصور. ويقومون بتقييم البيانات باستخدام الخوارزميات والنماذج.
يمكن للعديد من الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والنقل والترفيه والأمن ، الاستفادة من رؤية الكمبيوتر. على سبيل المثال ، تُستخدم الرؤية الحاسوبية لتوجيه السيارات ذاتية القيادة ومساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض.
الاحتمالات مع رؤية الكمبيوتر لا حدود لها. وقد بدأنا فقط في استكشاف إمكاناتهم.
المهام الرئيسية للرؤية الحاسوبية
التعرف على الصور
وظيفة حاسمة لرؤية الكمبيوتر هي التعرف على الصور. يعلم أنظمة الكمبيوتر كيفية التعرف على الصور الرقمية وتصنيفها. هذا يعني أن أجهزة الكمبيوتر قادرة على التعرف تلقائيًا على مكونات الصورة.
يمكنهم التمييز بين الأشياء والحيوانات والبشر ، وتسميتها بشكل مناسب.
تستخدم العديد من الصناعات التعرف على الصور. على سبيل المثال ، يتم استخدام التعرف على الصور في أنظمة الأمان لتحديد المتسللين وتعقبهم. كما أنه يستخدم في التصوير الشعاعي لمساعدة الأطباء في التشخيص والعلاج.
كشف الكائن
إنها تقنية تحديد موقع العناصر والتعرف عليها في وسائط مرئية ثابتة أو متحركة. تشمل الطلبات لهذه الوظيفة الروبوتات والسيارات المستقلة والمراقبة. على سبيل المثال ، ملف Nest Cam هو نظام أمان منزلي ينبه العملاء عندما يكتشف الحركة أو الصوت باستخدام اكتشاف الأشياء.
تقسيم
تؤدي عملية تجزئة الصورة إلى تقسيمها إلى عدة أجزاء ، ولكل منها خصائصها الفريدة. تشمل طلبات الحصول على هذه الوظيفة تحليل المستندات ومعالجة الفيديو والتصوير الطبي.
على سبيل المثال ، برنامج تحرير الصور المعروف أدوبي فوتوشوب يستخدم التجزئة لعزل المكونات المختلفة داخل صورة ما وتطبيق تأثيرات مختلفة على كل عنصر.
فهم التعلم الآلي
مثال واحد على الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي. إنه تعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات وتشكيل التنبؤات بناءً على تلك البيانات. دون أن يتم ترميزه بشكل صريح ، فإنه يستخدم نماذج إحصائية لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على التحسن في نشاط معين.
بعبارة أخرى، التعلم الآلي هو عملية التدريب أجهزة الكمبيوتر للتعلم بأنفسهم أثناء أخذ البيانات كدليل لهم.
البيانات والخوارزميات والتعليقات هي المكونات الثلاثة الرئيسية للتعلم الآلي. ال خوارزمية التعلم الآلي يجب أولاً تدريبه على مجموعة بيانات لتحديد الأنماط. ثانيًا ، تقوم الخوارزمية بعمل تنبؤات بناءً على مجموعة بيانات جديدة باستخدام الأنماط التي تم تعلمها.
في النهاية ، بعد تلقي التعليقات على تنبؤاتها ، تقوم الخوارزمية بإجراء تعديلات. ويعزز كفاءتها.
الأنواع الرئيسية لتعلم الآلة
التعلم تحت الإشراف
في التعلم الخاضع للإشراف ، تقوم مجموعة بيانات مسماة بتدريب الخوارزمية. لذلك ، يتم إقران المدخلات والمخرجات المتطابقة. بعد تعلم إقران المدخلات بالمخرجات ، يمكن للخوارزمية التنبؤ بالنتائج باستخدام بيانات جديدة.
تستخدم تطبيقات مثل التعرف على الصور والتعرف على الصوت ومعالجة اللغة الطبيعية التعلم الخاضع للإشراف. مساعد آبل الافتراضي سيري، على سبيل المثال ، توظف التعلم الخاضع للإشراف لتفسير أوامرك وتنفيذها.
تعليم غير مشرف عليه
التعلم غير الخاضع للإشراف هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي. في هذه الحالة ، يتم تدريس الخوارزمية على مجموعة بيانات حيث لا يتم إقران المدخلات والمخرجات. لإنشاء تنبؤات ، يجب أن تتعلم الخوارزمية أولاً التعرف على الأنماط والارتباطات في البيانات.
تستخدم تطبيقات مثل ضغط البيانات واكتشاف العيوب والتجميع التعلم غير الخاضع للإشراف. على سبيل المثال، أمازون يوصي بالسلع للمستهلكين بناءً على سجل الشراء وعادات التصفح باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف.
تعزيز التعلم
إنه ينطوي على التفاعل مع البيئة والحصول على ردود الفعل في شكل مكافآت وعقوبات. تكتسب الخوارزمية القدرة على اتخاذ قرارات تزيد من المكافآت وتقلل العقوبات.
تشمل تطبيقات هذا النوع من التعلم الآلي الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والألعاب. على سبيل المثال ، Google DeepMind's AlphaGo يستخدم البرنامج التعلم المعزز للعب لعبة Go.
العلاقة بين رؤية الكمبيوتر وتعلم الآلة
كيف يمكن لمهام رؤية الكمبيوتر استخدام خوارزميات التعلم الآلي؟
تستخدم العديد من مهام الرؤية الحاسوبية ، بما في ذلك تحديد الأشياء وتصنيف الصور ، التعلم الآلي. الشكل الشائع لتقنية التعلم الآلي المستخدمة هو الشبكات العصبية التلافيفية (سي إن إن).
يمكنه تحديد الأنماط والخصائص في الصور.
على سبيل المثال، صور جوجل يستخدم خوارزميات التعلم الآلي. يتعرف تلقائيًا على الصور ويصنفها بناءً على العناصر والأفراد الموجودين.
تطبيقات رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي في العالم الحقيقي
تجمع العديد من التطبيقات الواقعية بين رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. وخير مثال على ذلك هو السيارات ذاتية القيادة. يحددون ويرصدون الأشياء على الطريق برؤية الكمبيوتر.
ويستخدمون خوارزميات التعلم الآلي لإصدار أحكام بناءً على تلك المعلومات. Waymo هي شركة سيارات ذاتية القيادة مملوكة لشركة Alphabet. للتعرف على الكائنات ورسم الخرائط ، فهو يجمع بين كل من رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي.
يتم استخدام رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي معًا في الصناعة الطبية أيضًا. إنهم يساعدون المهنيين في فحص الصور الطبية والمساعدة في التشخيص. على سبيل المثال ، تستخدم أداة التشخيص IDx-DR المعتمدة من إدارة الغذاء والدواء الأمريكية التعلم الآلي لفحص صور الشبكية والعثور على اعتلال الشبكية السكري. إنها حالة يمكن أن تؤدي إلى العمى إذا تم تجاهلها.
الاختلافات بين التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر
أنواع البيانات المستخدمة
تختلف أنواع البيانات التي تستخدمها رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي. يمكن أن يتعامل التعلم الآلي مع مجموعة متنوعة من أنواع البيانات ، بما في ذلك البيانات الرقمية والنصية والصوتية.
ومع ذلك ، فإن رؤية الكمبيوتر تركز فقط على البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو.
أهداف كل مجال
التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر لهما أهداف مختلفة. الأهداف الرئيسية لرؤية الكمبيوتر هي تحليل وفهم المدخلات المرئية. وتشمل هذه أيضًا التعرف على الأشياء وتتبع الحركة وتحليل الصور.
ومع ذلك ، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لجميع أنواع الأنشطة.
رؤية الكمبيوتر كمجموعة فرعية من التعلم الآلي
في حين أنها منطقة منفصلة ، يُنظر إلى رؤية الكمبيوتر أيضًا على أنها جزء من التعلم الآلي.
العديد من الأساليب والموارد المستخدمة في التعلم الآلي - مثل التعلم العميقوالشبكات العصبية والتكتلات - تُستخدم أيضًا لإنشاء رؤية الكمبيوتر.
تنتظرنا احتمالات مثيرة
تزداد احتمالية تقاطعهم سحرًا. مع تقدم التقنيات الجديدة ، يمكننا أن نتوقع رؤية تطبيقات مذهلة.
مجال واحد حيث يكون هذا التقاطع مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو مجال الروبوتات. ستلعب رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي دورًا مهمًا في السماح للروبوتات بالتنقل في محيط معقد.
سوف يتفاعلون مع الأشياء والبشر عندما يصبحون أكثر استقلالية. يمكننا أن نتوقع رؤية روبوتات أكثر كفاءة في الأعمال المنزلية المختلفة.
إمكانية أخرى مثيرة للاهتمام هي الواقع الافتراضي. يمكن أن تسمح رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي ، بقدرتهما على تحديد المدخلات المرئية وتحليلها ، للبشر بالتفاعل مع البيئة الافتراضية بشكل طبيعي وبديهي. سنرى تطبيقات تسمح لنا بدمج العالمين الفعلي والافتراضي بسلاسة. سيطرح إمكانيات جديدة للترفيه والتعليم وأغراض أخرى.
يحمل مستقبل رؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي الكثير من الأمل. سنرى المزيد من الاستخدامات الرائعة لهذه المجالات في السنوات القادمة.
اترك تعليق