Təsəvvür edin ki, kompüterlər vizual məlumatları şərh etməkdə insanlardan daha dəqiqdir. Kompüter görmə və maşın öyrənmə sahələri bu ideyanı reallığa çevirdi.
Kompüter görmə və maşın öyrənməsi AI-nin iki vacib komponentidir. Bəzən bir-biri ilə qarışıq olurlar. Onlar hətta bir-birini əvəz edə bilər.
Bununla belə, bunlar fərqli üsulları olan ayrı sahələrdir. Bu yazıda biz kompüter görmə və arasındakı ziddiyyətləri müzakirə edəcəyik maşın təlim. Bu maraqlı süni intellekt alt sahələrini araşdırarkən bizə qoşulun.
Bu fərqi niyə etməliyik?
Həm kompüter görmə, həm də maşın öyrənmə süni intellektin vacib hissələridir. Bununla belə, onların fərqli metodologiyaları və məqsədləri var. Aralarındakı fərqləri bilməklə biz AI potensialından daha yaxşı istifadə edə bilərik.
Və biz layihələrimiz üçün düzgün texnologiya seçə bilərik.
Gəlin hər ikisini bir-bir nəzərdən keçirək.
Kompüter Vizyonunu Anlamaq
Kompüterlərin vizual dünyanı şərh etmək qabiliyyəti kompüter görmə kimi tanınır. Buraya rəqəmsal şəkilləri və videoları dərk etmək və təhlil etmək üçün təlim kompüterləri daxildir.
Bu texnologiya gözlərin və beyinlərin insanlarda necə işlədiyi kimi işləyir. Kompüterlər obyektləri, üzləri və nümunələri tanıya bilər. Onlar fotoşəkillərdən məlumat çıxara bilərlər. Və alqoritmlər və modellərdən istifadə edərək məlumatları qiymətləndirirlər.
Səhiyyə, nəqliyyat, əyləncə və təhlükəsizlik daxil olmaqla bir sıra sənayelər kompüter görmə qabiliyyətindən faydalana bilər. Məsələn, kompüter görmə qabiliyyəti sürücüsüz avtomobillərə rəhbərlik etmək və həkimlərə xəstəliklərin diaqnozunda kömək etmək üçün istifadə olunur.
Kompüter görmə imkanları hədsizdir. Və biz yalnız onların potensialını araşdırmağa başlamışıq.
Kompüter görmənin əsas vəzifələri
Şəkil Tanıma
Kompüter görməsinin mühüm funksiyası görüntünün tanınmasıdır. O, kompüter sistemlərinə rəqəmsal şəkilləri necə tanımağı və təsnif etməyi öyrədir. Bu o deməkdir ki, kompüterlər şəklin komponentlərini avtomatik tanıya bilir.
Onlar cisimləri, heyvanları və insanları ayırd edə və müvafiq olaraq etiketləyə bilərlər.
Bir sıra sənayelər təsvirin tanınmasından istifadə edir. Məsələn, təsvirin tanınması təhlükəsizlik sistemlərində təcavüzkarları müəyyən etmək və izləmək üçün istifadə olunur. Həmçinin, diaqnoz və müalicədə həkimlərə kömək etmək üçün rentgenoqrafiyada istifadə olunur.
Obyektlərin aşkarlanması
Bu, hərəkətsiz və ya hərəkət edən vizual mediada əşyaların yerləşdirilməsi və tanınması texnikasıdır. Bu iş üçün müraciətlərə robotlar, avtonom avtomobillər və nəzarət daxildir. Məsələn, Nest Cam obyekt aşkarlama vasitəsi ilə hərəkət və ya səs aşkar etdikdə müştəriləri xəbərdar edən ev təhlükəsizlik sistemidir.
Seqmentasiya
Şəklin seqmentlərə bölünməsi prosesi onu hər biri özünəməxsus xüsusiyyətləri olan bir çox seqmentlərə ayırır. Bu iş üçün müraciətlərə sənədlərin təhlili, video emalı və tibbi görüntü daxildir.
Məsələn, məşhur şəkil redaktə proqramı Adobe Photoshop şəkil daxilində müxtəlif komponentləri təcrid etmək və hər bir elementə müxtəlif effektlər tətbiq etmək üçün seqmentasiyadan istifadə edir.
Maşın Öyrənməsini Anlamaq
Bir nümunə süni intellekt maşın öyrənməsidir. O, kompüterlərə verilənlərdən öyrənməyi və həmin verilənlər əsasında proqnozlar formalaşdırmağı öyrədir. Açıq şəkildə kodlaşdırılmadan, kompüterlərin müəyyən bir fəaliyyətdə daha yaxşı olmasına kömək etmək üçün statistik modellərdən istifadə edir.
Başqa cür desək, maşın öyrənməsi təlim prosesidir kompüterlər məlumatı özlərinə bələdçi kimi qəbul edərkən özləri öyrənə bilərlər.
Məlumatlar, alqoritmlər və rəylər maşın öyrənməsinin üç əsas komponentidir. The maşın öyrənmə alqoritmi nümunələri müəyyən etmək üçün əvvəlcə verilənlər toplusunda təlim keçməlidir. İkincisi, alqoritm öyrənilmiş nümunələrdən istifadə edərək yeni verilənlər bazası əsasında proqnozlar verir.
Nəhayət, proqnozları ilə bağlı rəy aldıqdan sonra alqoritm düzəlişlər edir. Və onun effektivliyini artırır.
Maşın öyrənmənin əsas növləri
Nəzarət olunan öyrənmə
Nəzarət olunan öyrənmədə etiketli verilənlər toplusu alqoritmi öyrədir. Beləliklə, girişlər və uyğun çıxışlar qoşalaşır. Girişləri çıxışlarla cütləşdirməyi öyrəndikdən sonra alqoritm təzə məlumatlardan istifadə edərək nəticələri proqnozlaşdıra bilər.
Şəklin tanınması, səsin tanınması və təbii dil emalı kimi tətbiqlər nəzarət altında olan öyrənmədən istifadə edir. Apple-ın virtual köməkçisi Siriməsələn, əmrlərinizi şərh etmək və yerinə yetirmək üçün nəzarət altında olan təlimlərdən istifadə edir.
Təcrübəsiz öyrənmə
Nəzarətsiz öyrənmə maşın öyrənməsinin alt hissəsidir. Bu halda, alqoritm giriş və çıxışların qoşalaşmadığı verilənlər bazasında öyrədilir. Proqnozlar yaratmaq üçün alqoritm əvvəlcə verilənlərdəki nümunələri və korrelyasiyaları tanımağı öyrənməlidir.
Məlumatların sıxılması, anomaliyaların aşkarlanması və klasterləşdirmə kimi proqramlar nəzarətsiz öyrənmə tətbiq edir. Məsələn, Amazon nəzarətsiz öyrənmə istifadə edərək, istehlakçıların alış tarixçəsi və gəzinti vərdişləri əsasında malları tövsiyə edir.
Armatur öyrənmə
Bu, ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqəni və mükafatlar və cəzalar şəklində rəy almağı əhatə edir. Alqoritm mükafatları artıran və cəzaları azaldan qərarlar qəbul etmək imkanı qazanır.
Bu cür maşın öyrənməsi üçün tətbiqlərə robotlar, özünü idarə edən avtomobillər və oyun daxildir. Məsələn, Google DeepMind AlphaGo proqram Go oyununu oynamaq üçün gücləndirici öyrənmə tətbiq edir.
Kompüter Görməsi və Maşın Öyrənməsi Arasındakı Əlaqə
Kompüter Görmə Tapşırıqları Maşın Öyrənmə Alqoritmlərindən necə istifadə edə bilər?
Obyektin identifikasiyası və şəkillərin təsnifatı daxil olmaqla bir neçə kompüter görmə tapşırıqları maşın öyrənməsindən istifadə edir. İstifadə olunan maşın öyrənmə texnikasının ümumi formasıdır bükülmə neyron şəbəkələri (CNN).
O, şəkillərdəki nümunələri və xüsusiyyətləri müəyyən edə bilər.
Misal üçün, Google Şəkillər maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edir. O, mövcud əşyalara və şəxslərə əsasən fotoşəkilləri avtomatik olaraq tanıyır və təsnif edir.
Real dünyada kompüter görmə və maşın öyrənmə tətbiqləri
Bir neçə real dünya tətbiqi kompüter görmə və maşın öyrənməsini birləşdirir. Böyük bir nümunə, özü idarə olunan avtomobillərdir. Onlar kompüter baxışı ilə yolda olan əşyaları müəyyənləşdirir və izləyirlər.
Və onlar bu məlumat əsasında mühakimə yürütmək üçün maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edirlər. Waymo Alphabet-ə məxsus özü idarə edən avtomobil firmasıdır. Obyektlərin tanınması və xəritələşdirilməsi üçün o, həm kompüter görməsini, həm də maşın öyrənməsini birləşdirir.
Kompüter görmə və maşın öyrənməsi tibb sənayesində də birlikdə istifadə olunur. Onlar mütəxəssislərə tibbi şəkilləri araşdırmaqda və diaqnozda köməklik etməkdə kömək edirlər. Məsələn, FDA tərəfindən təsdiqlənmiş IDx-DR diaqnostika vasitəsi retinal şəkilləri araşdırmaq və diabetik retinopatiyanı tapmaq üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Bu, nəzərə alınmasa, korluğa səbəb ola biləcək bir vəziyyətdir.
Maşın Öyrənməsi və Kompüter Görməsi arasındakı fərqlər
İstifadə olunan məlumat növləri
Kompüter görmə və maşın öyrənməsinin istifadə etdiyi məlumat növləri fərqlidir. Maşın öyrənməsi rəqəmsal, mətn və audio məlumatları daxil olmaqla müxtəlif məlumat növlərini idarə edə bilər.
Ancaq kompüter görmə yalnız üzərində cəmləşir vizual məlumatlar fotolar və videolar kimi.
Hər Sahənin Məqsədləri
Maşın öyrənməsi və kompüter görmə müxtəlif məqsədlərə malikdir. Kompüter görməsinin əsas məqsədləri vizual girişi təhlil etmək və dərk etməkdir. Bunlara obyektin tanınması, hərəkətin izlənməsi və şəkil təhlili də daxildir.
Bununla belə, maşın öyrənmə alqoritmləri bütün növ fəaliyyətlər üçün istifadə edilə bilər.
Kompüter Görməsi Maşın Öyrənməsinin alt dəsti kimi
Ayrı bir sahə olsa da, kompüter görməsi də maşın öyrənməsinin bir hissəsi kimi görülür.
Maşın öyrənməsində istifadə olunan bir neçə üsul və resurslar—məsələn dərin öyrənmə, neyron şəbəkələri və klasterləşdirmə—həmçinin kompüter görmə qabiliyyətini yaratmaq üçün istifadə olunur.
Qarşıda Maraqlı İmkanlar
Onların kəsişmə potensialı daha da cazibədar olur. Yeni texnologiyaların inkişafı ilə möhtəşəm tətbiqlər görəcəyimizi gözləyə bilərik.
Bu kəsişmənin xüsusilə maraqlı olduğu bir sahə robototexnikadır. Kompüter görmə və maşın öyrənməsi robotların mürəkkəb ətrafı idarə etməsinə imkan verməkdə mühüm rol oynayacaq.
Onlar daha müstəqil böyüdükcə obyektlərlə və insanlarla qarşılıqlı əlaqədə olacaqlar. Müxtəlif işlərdə daha səmərəli robotlar görəcəyimizi gözləyə bilərik.
Digər maraqlı potensial virtual reallıqdır. Kompüter görmə qabiliyyəti və maşın öyrənməsi vizual daxiletməni müəyyən etmək və təhlil etmək qabiliyyəti ilə insanlara virtual mühitlə daha təbii və intuitiv şəkildə əlaqə saxlamağa imkan verə bilər. Bizə faktiki və virtual dünyaları rəvan birləşdirməyə imkan verən proqramları görəcəyik. Bu, əyləncə, təhsil və digər məqsədlər üçün yeni imkanlar gətirəcək.
Kompüter görmə və maşın öyrənməsinin gələcəyi çox şey vəd edir. Növbəti illərdə bu domenlərin daha da diqqətəlayiq istifadələrini görəcəyik.
Cavab yaz