Imagine un mondu induve l'urdinatori sò più precisi chì e persone in l'interpretazione di dati visuali. I campi di a visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu anu fattu sta idea una realità.
A visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu sò dui cumpunenti cruciali di l'IA. A volte sò cunfunditi l'una cù l'altru. Puderanu ancu esse utilizati intercambiable.
Tuttavia, sò spazii separati cù metudi distinti. In questu post, discuteremu i cuntrasti trà a visione di l'informatica è machine learning. Unisciti à noi mentre esploremu questi intriganti sottocampi AI.
Perchè avemu bisognu di fà sta distinzione?
Sia a visione di l'informatica sia l'apprendimentu automaticu sò parti cruciali di l'intelligenza artificiale. Eppuru, anu metodulugia è obiettivi diffirenti. Cunniscendu e differenze trà elli pudemu usà megliu u putenziale di l'IA.
È, pudemu sceglie a tecnulugia ghjusta per i nostri prughjetti.
Andemu sopra i dui unu à unu.
Capisce a Visione Informatica
A capacità di l'urdinatori per interpretà u mondu visuale hè cunnisciuta cum'è visione di computer. Include computer di furmazione per capisce è analizà l'imaghjini è i video digitali.
Sta tecnulugia funziona cum'è cumu l'ochji è u cervellu travaglianu in l'omu. L'urdinatori ponu ricunnosce l'uggetti, i facci è i mudelli. Puderanu estratti dati da e foto. E, valutanu e dati cù algoritmi è mudelli.
Diversi industrii, cumprese l'assistenza sanitaria, u trasportu, l'intrattenimentu è a sicurità, ponu prufittà di a visione di l'informatica. Per esempiu, a visione di l'informatica hè aduprata per guidà e vitture senza cunduttore è assiste i medichi in u diagnosticu di e malatie.
E pussibulità cù a visione di l'urdinatore sò senza limiti. È, avemu principiatu solu à spiegà u so putenziale.
I compiti principali di a visione di l'urdinatore
Ricunniscenza di l'Imagine
Una funzione cruciale di a visione informatica hè a ricunniscenza di l'imaghjini. Insegna à i sistemi di l'informatica cumu ricunnosce è categurizà l'imaghjini digitale. Questu implica chì l'urdinatori sò capaci di ricunnosce automaticamente i cumpunenti di una stampa.
Puderanu distingue trà l'uggetti, l'animali è l'omu, è l'etichettanu in modu adattatu.
Diversi industrii impieganu a ricunniscenza di l'imaghjini. Per esempiu, a ricunniscenza di l'imaghjini hè aduprata in i sistemi di sicurezza per identificà è traccia l'intrusi. Inoltre, hè adupratu in a radiografia per aiutà i medichi in u diagnosticu è i trattamenti.
Rilevamentu d'ughjettu
Hè a tecnica di localizà è ricunnosce l'articuli in un media visuale fermu o in muvimentu. L'applicazioni per questu travagliu includenu robots, vitture autonome è surviglianza. Per esempiu, u Nest Cam hè un sistema di sicurità di casa chì avvisa i clienti quandu rileva u muvimentu o u sonu utilizendu a rilevazione di l'ughjettu.
Segmentazione
U prucessu di segmentà una stampa hè sparghje in parechji segmenti, ognunu cù e so proprietà uniche. L'applicazioni per questu travagliu includenu l'analisi di documenti, l'elaborazione di video è l'imaghjini medichi.
Per esempiu, u famosu prugramma di editazione di stampa Adobe Photoshop impiega a segmentazione per isolà diversi cumpunenti in una maghjina è applicà diversi effetti à ogni elementu.
Capisce l'Apprendimentu Machine
Un esempiu di ntilliggenza artificiali hè machine learning. Insegna à l'urdinatori per amparà da e dati è furmà predizioni basate nantu à quelli dati. Senza esse codificatu esplicitamente, impiega mudelli statistichi per aiutà l'urdinatori à megliurà in una attività particulare.
Per dì un altru modu, machine learning hè u prucessu di furmazione l'urdinatori per amparà da sè stessu mentre piglianu dati cum'è guida.
Dati, algoritmi è feedback sò i trè cumpunenti principali di l'apprendimentu machine. U algoritmu di apprendimentu machine prima deve esse furmatu nantu à un set di dati per identificà mudelli. Siconda, l'algoritmu face predizioni basate nantu à un novu dataset utilizendu i mudelli appresi.
In ultimamente, dopu avè ricivutu feedback nantu à e so prediczioni, l'algoritmu face aghjustamenti. È, aumenta a so efficienza.
Tipi principali di Machine Learning
Apprendimentu Supervisu
In l'apprendimentu supervisatu, un inseme di dati marcatu addestra l'algoritmu. Dunque, l'inputs è l'outputs currispondenti sò accoppiati. Dopu avè amparatu à accoppià l'inputs cù l'output, l'algoritmu pò predichendu i risultati utilizendu dati freschi.
L'applicazioni cum'è a ricunniscenza di l'imaghjini, u ricunniscenza di l'audio è l'elaborazione di a lingua naturale impieganu l'apprendimentu supervisatu. L'assistente virtuale di Apple Siri, per esempiu, impiega l'apprendimentu supervisatu per interpretà è eseguisce i vostri ordini.
Apprendimentu senza supervisione
L'apprendimentu senza supervisione hè un sottumessu di l'apprendimentu machine. In questu casu, l'algoritmu hè struitu nantu à un inseme di dati induve l'inputs è i outputs ùn sò micca accoppiati. Per generà predizioni, l'algoritmu deve prima amparà à ricunnosce mudelli è correlazioni in i dati.
L'applicazioni cum'è a compressione di dati, a rilevazione di anomalie è u clustering impieganu apprendimentu senza supervisione. Per esempiu, Amazon ricumanda merchenzie à i cunsumatori basatu annantu à a so storia di compra è l'abitudini di navigazione utilizendu l'apprendimentu senza supervisione.
Imparazione di rinfurzamentu
Implica l'interazzione cù l'ambiente è riceve feedback in forma di ricumpensa è penalità. L'algoritmu guadagna a capacità di piglià decisioni chì aumentanu i premii è diminuite e penalità.
L'applicazioni per stu tipu d'apprendimentu automaticu includenu robots, vitture auto-guide è ghjoculi. Per esempiu, Google DeepMind's AlphaGo U software impiega l'apprendimentu di rinforzu per ghjucà à u ghjocu Go.
Relazione trà Computer Vision è Machine Learning
Cumu e Tasks di Visione Informatica ponu Utilizà Algoritmi di Machine Learning?
Diversi compiti di visione di l'urdinatore, cumprese l'identificazione di l'ughjettu è a categurizazione di l'imaghjini, utilizanu l'apprendimentu machine. Una forma cumuna di tecnica d'apprendimentu machine chì hè impiegata hè rete neurali cunvolutionali (CNN).
Pò identificà mudelli è caratteristiche in i ritratti.
Per esempiu, Google Pictures face l'usu di l'algoritmi di apprendimentu machine. Ricunnosce automaticamente è classificà e fotografie basatu annantu à l'articuli è l'individui prisenti.
Applicazioni di visione di computer è apprendimentu di machine in u mondu reale
Parechje applicazioni di u mondu reale combinanu a visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu. Un grande esempiu hè e vitture autònuma. Identificanu è monitoranu e cose nantu à a strada cù visione di computer.
E, usanu algoritmi d'apprendimentu di macchina per fà ghjudizii basatu annantu à questa informazione. Waymo hè una ditta di vitture autònuma di proprietà di Alphabet. Per a ricunniscenza di l'ughjetti è a mappatura, combina a visione di l'urdinatore è l'apprendimentu di macchina.
A visione di computer è l'apprendimentu di a macchina sò aduprati inseme ancu in l'industria medica. Aiutanu i prufessiunali à esaminà i ritratti medichi è aiutanu à u diagnosticu. Per esempiu, l'uttellu di diagnosticu appruvatu da a FDA IDx-DR usa l'apprendimentu automaticu per esaminà i ritratti di a retina è truvà a retinopatia diabetica. Hè una cundizione chì, s'ellu hè ignorata, pò esse risultatu in cecità.
Differenze trà Machine Learning è Computer Vision
Tipi di dati impiegati
I tipi di dati chì a visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu impieganu sò diffirenti. L'apprendimentu automaticu pò trattà una varietà di tipi di dati, cumpresi dati numerichi, testu è audio.
Tuttavia, a visione di l'urdinatore si cuncentra solu dati visuale cum'è e foto è i video.
Obiettivi di ogni campu
L'apprendimentu di a macchina è a visione di l'informatica anu diversi scopi. I scopi principali di a visione di l'urdinatore sò di analizà è capisce l'input visuale. Questi includenu ancu ricunniscenza di l'ughjettu, seguimentu di u muvimentu è analisi di stampa.
Tuttavia, l'algoritmi d'apprendimentu automaticu ponu esse usatu per ogni tipu d'attività.
Computer Vision cum'è un Subset di Machine Learning
Mentre hè una zona separata, a visione di l'informatica hè ancu vista cum'è una parte di l'apprendimentu di macchina.
Parechje di i metudi è e risorse utilizati in l'apprendimentu di machine-cum'è studiu prufunnu, rete neurale è clustering - sò ancu usati per creà visione di l'urdinatore.
Possibilità eccitanti avanti
U potenziale per a so intersezzione hè crescente più fascinante. Cù l'avanzamentu di e tecnulugia novi, pudemu aspittà di vede applicazioni spettaculari.
Un campu induve sta intersezzione hè particularmente interessante hè a robotica. A visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu ghjucanu un rolu impurtante per permette à i robot di navigà in un ambiente complicatu.
Interagisceranu cù l'uggetti è l'omu mentre crescenu più indipendenti. Pudemu aspittà di vede robots chì sò più efficaci in diverse faccende.
Un altru putenziale intrigante hè a realtà virtuale. A visione di l'informatica è l'apprendimentu automaticu, cù a so capacità di identificà è analizà l'input visuale, ponu permette à l'omu di impegnà cù l'ambienti virtuali più naturali è intuitive. Videremu l'applicazioni chì ci permettenu di cunghjuntà in modu fluidu u mondu reale è virtuale. Ampararà novi pussibulità per l'intrattenimentu, l'educazione è altri scopi.
U futuru di a visione di l'informatica è di l'apprendimentu automaticu hà assai prumessu. Videremu usi ancu più notevuli di sti domini in i prossimi anni.
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