Zamislite svijet u kojem su kompjuteri precizniji od ljudi u tumačenju vizuelnih podataka. Polja kompjuterskog vida i mašinskog učenja pretvorila su ovu ideju u stvarnost.
Kompjuterski vid i mašinsko učenje su dve ključne komponente veštačke inteligencije. Ponekad su međusobno zbunjeni. Mogu se čak koristiti i naizmjenično.
Međutim, to su odvojene oblasti sa različitim metodama. U ovom postu ćemo raspravljati o kontrastima između kompjuterskog vida i mašinsko učenje. Pridružite nam se dok istražujemo ova intrigantna AI potpolja.
Zašto treba da pravimo ovu razliku?
I kompjuterski vid i mašinsko učenje ključni su delovi veštačke inteligencije. Ipak, oni imaju različite metodologije i ciljeve. Poznavajući razlike između njih možemo bolje iskoristiti potencijal AI.
I možemo odabrati pravu tehnologiju za naše projekte.
Hajde da ih pređemo jedan po jedan.
Razumevanje kompjuterskog vida
Kapacitet kompjutera da interpretira vizuelni svet poznat je kao kompjuterski vid. Uključuje kompjutere za obuku za razumijevanje i analizu digitalnih slika i video zapisa.
Ova tehnologija funkcionira kao što oči i mozak rade kod ljudi. Računari mogu prepoznati objekte, lica i šare. Oni mogu izvući podatke iz fotografija. I oni procjenjuju podatke koristeći algoritame i modele.
Nekoliko industrija, uključujući zdravstvo, transport, zabavu i sigurnost, mogu imati koristi od kompjuterskog vida. Na primjer, kompjuterski vid se koristi za usmjeravanje automobila bez vozača i pomoć ljekarima u dijagnostici bolesti.
Mogućnosti kompjuterskog vida su neograničene. I tek smo počeli da istražujemo njihov potencijal.
Glavni zadaci kompjuterskog vida
Prepoznavanje slika
Ključna funkcija kompjuterskog vida je prepoznavanje slike. Poučava kompjuterske sisteme kako prepoznati i kategorizirati digitalne slike. To implicira da su kompjuteri sposobni automatski prepoznati komponente slike.
Mogu razlikovati predmete, životinje i ljude i na odgovarajući način ih označiti.
Nekoliko industrija koristi prepoznavanje slika. Na primjer, prepoznavanje slika se koristi u sigurnosnim sistemima za identifikaciju i praćenje uljeza. Također, koristi se u radiografiji kao pomoć ljekarima u dijagnozi i liječenju.
Object Detection
To je tehnika lociranja i prepoznavanja predmeta u mirnom ili pokretnom vizualnom mediju. Prijave za ovaj posao uključuju robote, autonomne automobile i nadzor. Na primjer, the Nest Cam je kućni sigurnosni sistem koji upozorava kupce kada detektuje pokret ili zvuk pomoću detekcije objekata.
Segmentacija
Proces segmentiranja slike je razbijanje na mnogo segmenata, od kojih svaki ima svoja jedinstvena svojstva. Prijave za ovaj posao uključuju analizu dokumenata, obradu videa i medicinsko snimanje.
Na primjer, dobro poznati program za uređivanje slika Adobe Photoshop koristi segmentaciju da izoluje različite komponente unutar slike i primeni različite efekte na svaki element.
Razumijevanje mašinskog učenja
Jedan primjer umjetne inteligencije je mašinsko učenje. To je učenje kompjutera da uče iz podataka i formiraju predviđanja na osnovu tih podataka. Bez eksplicitnog kodiranja, on koristi statističke modele kako bi pomogao računarima da postanu bolji u određenoj aktivnosti.
Drugačije rečeno, mašinsko učenje je proces obuke računare da sami uče dok uzimaju podatke kao vodič.
Podaci, algoritmi i povratne informacije su tri glavne komponente mašinskog učenja. The Algoritam mašinskog učenja prvo moraju biti obučeni na skupu podataka da bi se identificirali obrasci. Drugo, algoritam pravi predviđanja na osnovu novog skupa podataka koristeći naučene obrasce.
Na kraju, nakon što dobije povratne informacije o svojim predviđanjima, algoritam vrši prilagođavanja. I povećava njegovu efikasnost.
Glavne vrste mašinskog učenja
Nadzirano učenje
U nadgledanom učenju, označeni skup podataka trenira algoritam. Dakle, ulazi i odgovarajući izlazi su upareni. Nakon što nauči da uparuje ulaze i izlaze, algoritam može predvidjeti ishode koristeći svježe podatke.
Aplikacije kao što su prepoznavanje slika, audio prepoznavanje i obrada prirodnog jezika koriste učenje pod nadzorom. Appleov virtuelni asistent Siri, na primjer, koristi učenje pod nadzorom za tumačenje i izvršavanje vaših naredbi.
Učenje bez nadzora
Učenje bez nadzora je podskup mašinskog učenja. U ovom slučaju, algoritam se uči na skupu podataka gdje ulazi i izlazi nisu upareni. Za generiranje predviđanja, algoritam prvo mora naučiti prepoznati obrasce i korelacije u podacima.
Aplikacije poput kompresije podataka, otkrivanja anomalija i grupiranja koriste učenje bez nadzora. Na primjer, Amazon preporučuje robu potrošačima na osnovu njihove istorije kupovine i navika pregledavanja koristeći učenje bez nadzora.
Ojačavanje učenja
To uključuje interakciju sa okolinom i dobijanje povratnih informacija u obliku nagrada i kazni. Algoritam dobija mogućnost donošenja odluka koje povećavaju nagrade i smanjuju kazne.
Aplikacije za ovu vrstu mašinskog učenja uključuju robote, samovozeće automobile i igre. Na primjer, Google DeepMind AlphaGo softver koristi učenje za pojačanje za igranje igre Go.
Odnos između kompjuterskog vida i mašinskog učenja
Kako zadaci kompjuterskog vida mogu koristiti algoritme mašinskog učenja?
Nekoliko zadataka kompjuterskog vida, uključujući identifikaciju objekata i kategorizaciju slike, koriste mašinsko učenje. Uobičajeni oblik tehnike mašinskog učenja koji se koristi je konvolucijske neuronske mreže (CNN).
Može identificirati uzorke i karakteristike na slikama.
Na primjer, Google Slike koristi algoritme mašinskog učenja. Automatski prepoznaje i klasifikuje fotografije na osnovu prisutnih predmeta i pojedinaca.
Primene kompjuterskog vida i mašinskog učenja u stvarnom svetu
Nekoliko aplikacija u stvarnom svijetu kombinuje kompjuterski vid i mašinsko učenje. Odličan primjer su samovozeći automobili. Oni identifikuju i prate stvari na putu kompjuterskim vidom.
I koriste algoritme za mašinsko učenje kako bi prosuđivali na osnovu tih informacija. Waymo je kompanija za samovozeće automobile u vlasništvu Alphabeta. Za prepoznavanje i mapiranje objekata, kombinuje kompjuterski vid i mašinsko učenje.
Kompjuterski vid i mašinsko učenje koriste se zajedno i u medicinskoj industriji. Oni pomažu profesionalcima da pregledaju medicinske slike i pomažu u dijagnozi. Na primjer, dijagnostički alat IDx-DR koji je odobrila FDA koristi strojno učenje za ispitivanje retinalnih slika i pronalaženje dijabetičke retinopatije. To je stanje koje, ako se zanemari, može dovesti do sljepoće.
Razlike između mašinskog učenja i kompjuterskog vida
Vrste korištenih podataka
Vrste podataka koje koriste kompjuterski vid i mašinsko učenje se razlikuju. Mašinsko učenje može upravljati različitim tipovima podataka, uključujući numeričke, tekstualne i audio podatke.
Međutim, kompjuterski vid se koncentriše samo na vizuelni podaci kao fotografije i video zapisi.
Ciljevi svakog polja
Mašinsko učenje i kompjuterski vid imaju različite ciljeve. Glavni ciljevi kompjuterskog vida su analiziranje i razumijevanje vizuelnog unosa. To također uključuje prepoznavanje objekata, praćenje pokreta i analizu slike.
Međutim, algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za sve vrste aktivnosti.
Kompjuterski vid kao podskup mašinskog učenja
Iako je to posebna oblast, kompjuterski vid se takođe posmatra kao deo mašinskog učenja.
Nekoliko metoda i resursa koji se koriste u mašinskom učenju—kao npr duboko učenje, neuronske mreže i grupiranje—također se koriste za stvaranje kompjuterskog vida.
Predstoje uzbudljive mogućnosti
Potencijal za njihovo ukrštanje postaje sve fascinantniji. Uz napredak novih tehnologija, možemo očekivati spektakularne primjene.
Jedna oblast u kojoj je ova raskrsnica posebno zanimljiva je robotika. Kompjuterski vid i mašinsko učenje će igrati važnu ulogu u omogućavanju robotima da se kreću po komplikovanom okruženju.
Oni će komunicirati sa objektima i ljudima kako budu postajali sve nezavisniji. Možemo očekivati robote koji su efikasniji u raznim poslovima.
Još jedan intrigantan potencijal je virtuelna stvarnost. Kompjuterski vid i mašinsko učenje, sa svojim kapacitetom da identifikuju i analiziraju vizuelni unos, mogu omogućiti ljudima da se prirodnije i intuitivnije uključe u virtuelno okruženje. Videćemo aplikacije koje nam omogućavaju da glatko kombinujemo stvarni i virtuelni svet. To će otvoriti nove mogućnosti za zabavu, obrazovanje i druge svrhe.
Budućnost kompjuterskog vida i mašinskog učenja obećava mnogo. Vidjet ćemo još značajniju upotrebu ovih domena u narednim godinama.
Ostavite odgovor