Představte si svět, kde jsou počítače při interpretaci vizuálních dat přesnější než lidé. Oblasti počítačového vidění a strojového učení učinily tuto myšlenku realitou.
Počítačové vidění a strojové učení jsou dvě klíčové složky AI. Někdy se navzájem zaměňují. Mohou být dokonce použity zaměnitelně.
Jsou to však oddělené oblasti s odlišnými metodami. V tomto příspěvku budeme diskutovat o kontrastech mezi počítačovým viděním a strojové učení. Připojte se k nám a prozkoumejte tato zajímavá podpole umělé inteligence.
Proč potřebujeme toto rozlišení?
Počítačové vidění i strojové učení jsou zásadní součástí umělé inteligence. Přesto mají různé metodiky a cíle. Když známe rozdíly mezi nimi, můžeme lépe využít potenciál AI.
A můžeme zvolit správnou technologii pro naše projekty.
Pojďme si je oba postupně projít.
Porozumění počítačovému vidění
Schopnost počítačů interpretovat vizuální svět je známá jako počítačové vidění. Zahrnuje tréninkové počítače pro pochopení a analýzu digitálních obrázků a videí.
Tato technologie funguje stejně jako oči a mozek u lidí. Počítače dokážou rozpoznat objekty, tváře a vzory. Mohou extrahovat data z fotografií. A vyhodnocují data pomocí algoritmů a modelů.
Z počítačového vidění může těžit několik průmyslových odvětví, včetně zdravotnictví, dopravy, zábavy a bezpečnosti. Počítačové vidění se například používá k vedení vozů bez řidiče a pomáhá lékařům při diagnostice nemocí.
Možnosti počítačového vidění jsou neomezené. A to jsme teprve začali zkoumat jejich potenciál.
Hlavní úkoly počítačového vidění
Rozpoznávání snímků
Klíčovou funkcí počítačového vidění je rozpoznávání obrazu. Učí počítačové systémy, jak rozpoznat a kategorizovat digitální obrázky. To znamená, že počítače jsou schopny automaticky rozpoznat součásti obrázku.
Dokážou rozlišit předměty, zvířata a lidi a vhodně je označit.
Rozpoznávání obrazu využívá několik průmyslových odvětví. Například rozpoznávání obrazu se používá v bezpečnostních systémech k identifikaci a sledování narušitelů. Také se používá v radiografii, aby pomohla lékařům při diagnostice a léčbě.
Detekce objektů
Je to technika lokalizace a rozpoznávání předmětů ve statickém nebo pohyblivém vizuálním médiu. Aplikace pro tuto práci zahrnují roboty, autonomní auta a dohled. Například Nest Cam je domácí bezpečnostní systém, který upozorní zákazníky, když detekuje pohyb nebo zvuk pomocí detekce objektů.
Segmentace
Proces segmentace obrázku jej rozděluje na mnoho segmentů, z nichž každý má své jedinečné vlastnosti. Aplikace pro tuto práci zahrnují analýzu dokumentů, zpracování videa a lékařské zobrazování.
Například známý program na úpravu obrázků Adobe Photoshop využívá segmentaci k izolaci různých komponent v rámci obrazu a aplikování různých efektů na každý prvek.
Porozumění strojovému učení
Jeden příklad umělá inteligence je strojové učení. Učí počítače učit se z dat a vytvářet předpovědi na základě těchto dat. Aniž by byl explicitně kódován, využívá statistické modely, které pomáhají počítačům zlepšit se v konkrétní činnosti.
Jinak řečeno, strojové učení je proces tréninku počítače, aby se učily samy a přitom braly data jako vodítko.
Data, algoritmy a zpětná vazba jsou tři hlavní součásti strojového učení. The algoritmus strojového učení musí být nejprve vyškoleni na datové sadě, aby bylo možné identifikovat vzory. Za druhé, algoritmus vytváří předpovědi na základě nového souboru dat pomocí naučených vzorů.
Nakonec, po obdržení zpětné vazby na své předpovědi, algoritmus provede úpravy. A zvyšuje jeho účinnost.
Hlavní typy strojového učení
Dozorované učení
Při učení pod dohledem trénuje algoritmus označená datová sada. Vstupy a odpovídající výstupy jsou tedy spárovány. Poté, co se naučí spárovat vstupy s výstupy, může algoritmus předpovídat výsledky pomocí čerstvých dat.
Aplikace jako rozpoznávání obrazu, rozpoznávání zvuku a zpracování přirozeného jazyka využívají učení pod dohledem. Virtuální asistent společnosti Apple Siri, například využívá učení pod dohledem k interpretaci a provádění vašich příkazů.
Učení bez dozoru
Učení bez dozoru je podmnožinou strojového učení. V tomto případě je algoritmus vyučován na datové sadě, kde vstupy a výstupy nejsou spárovány. Aby bylo možné generovat předpovědi, musí se algoritmus nejprve naučit rozpoznávat vzory a korelace v datech.
Aplikace jako komprese dat, detekce anomálií a shlukování využívají učení bez dozoru. Například, Amazonka doporučuje spotřebitelům zboží na základě jejich historie nákupů a návyků při prohlížení pomocí učení bez dozoru.
Posílení učení
Zahrnuje interakci s okolím a získávání zpětné vazby ve formě odměn a trestů. Algoritmus získává schopnost činit rozhodnutí, která zvyšují odměny a snižují tresty.
Aplikace pro tento druh strojového učení zahrnují roboty, samořídící auta a hry. Například Google DeepMind's AlphaGo software využívá posilující učení k hraní hry Go.
Vztah mezi počítačovým viděním a strojovým učením
Jak mohou úlohy počítačového vidění využívat algoritmy strojového učení?
Několik úloh počítačového vidění, včetně identifikace objektů a kategorizace obrázků, využívá strojové učení. Běžnou formou techniky strojového učení, která se používá, je konvoluční neuronové sítě (CNN).
Dokáže identifikovat vzory a vlastnosti na obrázcích.
Například, Obrázky Google využívá algoritmy strojového učení. Automaticky rozpoznává a klasifikuje fotografie na základě předmětů a přítomných osob.
Aplikace počítačového vidění a strojového učení v reálném světě
Několik aplikací v reálném světě kombinuje počítačové vidění a strojové učení. Skvělým příkladem jsou samořídící auta. Identifikují a monitorují věci na silnici pomocí počítačového vidění.
A používají algoritmy strojového učení k rozhodování na základě těchto informací. Waymo je automobilka s vlastním řízením, kterou vlastní Alphabet. Pro rozpoznávání a mapování objektů kombinuje počítačové vidění a strojové učení.
Počítačové vidění a strojové učení se společně používají také v lékařském průmyslu. Pomáhají odborníkům zkoumat lékařské snímky a pomáhají při diagnostice. Například diagnostický nástroj IDx-DR schválený FDA používá strojové učení ke zkoumání snímků sítnice a nalezení diabetické retinopatie. Je to stav, který, pokud je ignorován, může mít za následek slepotu.
Rozdíly mezi strojovým učením a počítačovým viděním
Typy použitých dat
Typy dat, které počítačové vidění a strojové učení využívají, se liší. Strojové učení dokáže zpracovat různé typy dat, včetně číselných, textových a zvukových dat.
Počítačové vidění se však soustředí pouze na vizuální data jako fotky a videa.
Branky každého pole
Strojové učení a počítačové vidění mají různé cíle. Hlavním cílem počítačového vidění je analyzovat a porozumět vizuálnímu vstupu. Patří mezi ně také rozpoznávání objektů, sledování pohybu a analýza obrazu.
Algoritmy strojového učení však lze použít pro všechny druhy činností.
Počítačové vidění jako podmnožina strojového učení
I když se jedná o samostatnou oblast, počítačové vidění je také vnímáno jako součást strojového učení.
Několik metod a zdrojů používaných ve strojovém učení – jako např hluboké učení, neuronové sítě a shlukování – se také používají k vytváření počítačového vidění.
Vzrušující možnosti před námi
Potenciál jejich průniku je čím dál fascinující. S rozvojem nových technologií můžeme očekávat velkolepé aplikace.
Jedním z oborů, kde je tato křižovatka obzvláště zajímavá, je robotika. Počítačové vidění a strojové učení budou hrát důležitou roli v tom, že umožní robotům procházet komplikovaným prostředím.
Budou interagovat s předměty a lidmi, jak se stanou nezávislejšími. Můžeme očekávat, že uvidíme roboty, kteří budou efektivnější v různých pracích.
Dalším zajímavým potenciálem je virtuální realita. Počítačové vidění a strojové učení se svou schopností identifikovat a analyzovat vizuální vstupy mohou lidem umožnit přirozenější a intuitivnější zapojení do virtuálního prostředí. Dočkáme se aplikací, které nám umožní plynule kombinovat skutečný a virtuální svět. Přinese nové možnosti pro zábavu, vzdělávání a další účely.
Budoucnost počítačového vidění a strojového učení skrývá mnoho slibů. V dalších letech uvidíme ještě pozoruhodnější využití těchto domén.
Napsat komentář