Imagineu un món on els ordinadors són més precisos que les persones a l'hora d'interpretar les dades visuals. Els camps de la visió per computador i l'aprenentatge automàtic han fet realitat aquesta idea.
La visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic són dos components crucials de la IA. De vegades es confonen entre si. Fins i tot es poden utilitzar de manera intercanviable.
No obstant això, són àrees separades amb mètodes diferents. En aquest post, parlarem dels contrastos entre la visió per computador i màquina d'aprenentatge. Uneix-te a nosaltres mentre explorem aquests intrigants subcamps d'IA.
Per què hem de fer aquesta distinció?
Tant la visió per computador com l'aprenentatge automàtic són parts crucials de la intel·ligència artificial. No obstant això, tenen diferents metodologies i objectius. Coneixent les diferències entre ells podem aprofitar millor el potencial de la IA.
I, podem triar la tecnologia adequada per als nostres projectes.
Repassem tots dos un per un.
Entendre la visió per ordinador
La capacitat dels ordinadors per interpretar el món visual es coneix com visió per computador. Inclou ordinadors de formació per comprendre i analitzar imatges i vídeos digitals.
Aquesta tecnologia funciona com els ulls i el cervell en humans. Els ordinadors poden reconèixer objectes, cares i patrons. Poden extreure dades de fotos. I, avaluen les dades mitjançant algorismes i models.
Diverses indústries, com ara la sanitat, el transport, l'entreteniment i la seguretat, poden beneficiar-se de la visió per ordinador. Per exemple, la visió per ordinador s'utilitza per guiar els cotxes sense conductor i ajudar els metges en el diagnòstic de malalties.
Les possibilitats amb la visió per ordinador són il·limitades. I només hem començat a explorar el seu potencial.
Principals tasques de visió per computador
Reconeixement d’imatges
Una funció crucial de la visió per ordinador és el reconeixement d'imatges. Ensenya als sistemes informàtics com reconèixer i classificar imatges digitals. Això implica que els ordinadors són capaços de reconèixer automàticament els components d'una imatge.
Poden distingir entre objectes, animals i humans, i etiquetar-los adequadament.
Diverses indústries utilitzen el reconeixement d'imatges. Per exemple, el reconeixement d'imatges s'utilitza en sistemes de seguretat per identificar i fer un seguiment dels intrusos. A més, s'utilitza en radiografia per ajudar els metges en el diagnòstic i tractaments.
Detecció d'objectes
És la tècnica de localitzar i reconèixer elements en un suport visual immòbil o en moviment. Les sol·licituds per a aquest treball inclouen robots, cotxes autònoms i vigilància. Per exemple, el Nest Cam és un sistema de seguretat per a la llar que alerta els clients quan detecta moviment o so mitjançant la detecció d'objectes.
Segmentació
El procés de segmentació d'una imatge és dividir-la en molts segments, cadascun amb les seves propietats úniques. Les sol·licituds per a aquest treball inclouen anàlisi de documents, processament de vídeo i imatge mèdica.
Per exemple, el conegut programa d'edició d'imatges Adobe Photoshop utilitza la segmentació per aïllar diversos components dins d'una imatge i aplicar diversos efectes a cada element.
Entendre l'aprenentatge automàtic
Un exemple de intel·ligència artificial és l'aprenentatge automàtic. Està ensenyant als ordinadors a aprendre de les dades i fer prediccions basades en aquestes dades. Sense ser codificat explícitament, empra models estadístics per ajudar els ordinadors a millorar en una activitat determinada.
Per dir-ho d'una altra manera, L'aprenentatge automàtic és el procés d'entrenament ordinadors per aprendre pel seu compte mentre prenen les dades com a guia.
Les dades, els algorismes i la retroalimentació són els tres components principals de l'aprenentatge automàtic. El algorisme d'aprenentatge automàtic primer s'ha d'entrenar en un conjunt de dades per identificar patrons. En segon lloc, l'algoritme fa prediccions basades en un nou conjunt de dades utilitzant els patrons apresos.
Finalment, després de rebre comentaris sobre les seves prediccions, l'algoritme fa ajustos. I, millora la seva eficiència.
Principals tipus d'aprenentatge automàtic
Aprenentatge supervisat
En l'aprenentatge supervisat, un conjunt de dades etiquetat entrena l'algorisme. Per tant, les entrades i les sortides coincidents estan aparellades. Després d'aprendre a emparellar les entrades amb les sortides, l'algoritme pot predir els resultats mitjançant dades noves.
Aplicacions com el reconeixement d'imatges, el reconeixement d'àudio i el processament del llenguatge natural utilitzen l'aprenentatge supervisat. Assistent virtual d'Apple Siri, per exemple, utilitza un aprenentatge supervisat per interpretar i executar les teves ordres.
Aprenentatge sense supervisió
L'aprenentatge no supervisat és un subconjunt de l'aprenentatge automàtic. En aquest cas, l'algorisme s'ensenya en un conjunt de dades on les entrades i sortides no estan aparellades. Per generar prediccions, l'algoritme ha d'aprendre primer a reconèixer patrons i correlacions a les dades.
Aplicacions com la compressió de dades, la detecció d'anomalies i la agrupació en clúster utilitzen aprenentatge no supervisat. Per exemple, Amazon recomana productes als consumidors en funció del seu historial de compres i hàbits de navegació mitjançant l'aprenentatge no supervisat.
Aprenentatge de reforç
Implica interactuar amb l'entorn i obtenir feedback en forma de recompenses i penalitzacions. L'algoritme guanya la capacitat de prendre decisions que augmenten les recompenses i disminueixen les penalitzacions.
Les aplicacions per a aquest tipus d'aprenentatge automàtic inclouen robots, cotxes autònoms i jocs. Per exemple, Google DeepMind's AlphaGo El programari utilitza l'aprenentatge de reforç per jugar al joc de Go.
Relació entre la visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic
Com les tasques de visió per ordinador poden utilitzar algorismes d'aprenentatge automàtic?
Diverses tasques de visió per ordinador, com ara la identificació d'objectes i la categorització d'imatges, utilitzen l'aprenentatge automàtic. Una forma habitual de tècnica d'aprenentatge automàtic que s'utilitza és xarxes neuronals convolucionals (CNN).
Pot identificar patrons i característiques en imatges.
Per exemple, Google Fotos utilitza algorismes d'aprenentatge automàtic. Reconeix i classifica automàticament les fotografies en funció dels elements i les persones presents.
Aplicacions de la visió per computador i l'aprenentatge automàtic al món real
Diverses aplicacions del món real combinen visió per ordinador i aprenentatge automàtic. Un bon exemple són els cotxes autònoms. Identifiquen i controlen les coses a la carretera amb visió per ordinador.
I, utilitzen algorismes d'aprenentatge automàtic per fer judicis basats en aquesta informació. Waymo és una empresa de cotxes autònoms propietat d'Alphabet. Per al reconeixement i mapeig d'objectes, combina visió per ordinador i aprenentatge automàtic.
La visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic també s'utilitzen conjuntament a la indústria mèdica. Ajuden els professionals a examinar imatges mèdiques i ajuden en el diagnòstic. Per exemple, l'eina de diagnòstic aprovada per la FDA IDx-DR utilitza l'aprenentatge automàtic per examinar imatges de la retina i trobar retinopatia diabètica. És una condició que, si s'ignora, pot provocar ceguesa.
Diferències entre l'aprenentatge automàtic i la visió per ordinador
Tipus de dades emprades
Els tipus de dades que utilitzen la visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic són diferents. L'aprenentatge automàtic pot gestionar diversos tipus de dades, incloses dades numèriques, de text i d'àudio.
Tanmateix, la visió per ordinador es concentra només en dades visuals com fotos i vídeos.
Objectius de cada camp
L'aprenentatge automàtic i la visió per ordinador tenen diversos objectius. Els objectius principals de la visió per computador són analitzar i comprendre l'entrada visual. Aquests també inclouen el reconeixement d'objectes, el seguiment del moviment i l'anàlisi d'imatges.
Tanmateix, els algorismes d'aprenentatge automàtic es poden utilitzar per a tot tipus d'activitats.
La visió per ordinador com a subconjunt de l'aprenentatge automàtic
Tot i que és una àrea separada, la visió per ordinador també es considera una part de l'aprenentatge automàtic.
Diversos dels mètodes i recursos utilitzats en l'aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, xarxes neuronals i agrupació—també s'utilitzen per crear visió per ordinador.
Possibilitats emocionants per davant
El potencial de la seva intersecció és cada cop més fascinant. Amb l'avenç de les noves tecnologies, podem esperar veure aplicacions espectaculars.
Un camp on aquesta intersecció és especialment interessant és la robòtica. La visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic tindran un paper important per permetre que els robots naveguin per un entorn complicat.
Interaccionaran amb objectes i humans a mesura que creixin més independents. Podem esperar veure robots més eficients en diferents tasques.
Un altre potencial intrigant és la realitat virtual. La visió per ordinador i l'aprenentatge automàtic, amb la seva capacitat d'identificar i analitzar l'entrada visual, poden permetre als humans relacionar-se amb l'entorn virtual de manera més natural i intuïtiva. Veurem aplicacions que ens permeten combinar sense problemes el món real i el virtual. Oferirà noves possibilitats per a l'entreteniment, l'educació i altres propòsits.
El futur de la visió per computador i l'aprenentatge automàtic és molt prometedor. Veurem usos encara més notables d'aquests dominis en els propers anys.
Deixa un comentari