Dychmygwch fyd lle mae cyfrifiaduron yn fwy cywir na phobl wrth ddehongli data gweledol. Mae meysydd gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peirianyddol wedi gwireddu'r syniad hwn.
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu â pheiriant yn ddwy elfen hanfodol o AI. Weithiau maent yn cael eu drysu â'i gilydd. Gallant hyd yn oed gael eu defnyddio'n gyfnewidiol.
Fodd bynnag, maent yn feysydd ar wahân gyda dulliau gwahanol. Yn y swydd hon, byddwn yn trafod y cyferbyniadau rhwng gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant. Ymunwch â ni wrth i ni archwilio'r is-feysydd AI diddorol hyn.
Pam Mae Angen i Ni Wneud y Rhagoriaeth Hwn?
Mae gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant yn rhannau hanfodol o ddeallusrwydd artiffisial. Ac eto, mae ganddyn nhw wahanol fethodolegau ac amcanion. Trwy wybod y gwahaniaethau rhyngddynt gallwn ddefnyddio potensial AI yn well.
A gallwn ddewis y dechnoleg gywir ar gyfer ein prosiectau.
Gadewch i ni fynd dros y ddau ohonynt fesul un.
Deall Gweledigaeth Cyfrifiadurol
Gelwir gallu cyfrifiaduron i ddehongli'r byd gweledol yn weledigaeth gyfrifiadurol. Mae'n cynnwys hyfforddi cyfrifiaduron i ddeall a dadansoddi delweddau a fideos digidol.
Mae'r dechnoleg hon yn gweithio fel sut mae llygaid ac ymennydd yn gweithio mewn bodau dynol. Gall cyfrifiaduron adnabod gwrthrychau, wynebau a phatrymau. Gallant dynnu data o ffotograffau. Ac, maen nhw'n gwerthuso'r data gan ddefnyddio algorithmau a modelau.
Gall sawl diwydiant, gan gynnwys gofal iechyd, cludiant, adloniant a diogelwch, elwa o weledigaeth gyfrifiadurol. Er enghraifft, defnyddir gweledigaeth gyfrifiadurol i arwain ceir heb yrwyr a chynorthwyo meddygon i wneud diagnosis o salwch.
Mae'r posibiliadau gyda gweledigaeth gyfrifiadurol yn ddiderfyn. Ac, dim ond i ni ddechrau archwilio eu potensial.
Prif Dasgau Gweledigaeth Cyfrifiadurol
Cydnabod Delwedd
Un o swyddogaethau hanfodol gweledigaeth gyfrifiadurol yw adnabod delweddau. Mae'n dysgu systemau cyfrifiadurol sut i adnabod a chategoreiddio lluniau digidol. Mae hyn yn awgrymu bod cyfrifiaduron yn gallu adnabod cydrannau llun yn awtomatig.
Gallant wahaniaethu rhwng gwrthrychau, anifeiliaid, a bodau dynol, a'u labelu'n briodol.
Mae sawl diwydiant yn defnyddio cydnabyddiaeth delwedd. Er enghraifft, defnyddir adnabod delwedd mewn systemau diogelwch i adnabod ac olrhain tresmaswyr. Hefyd, fe'i defnyddir mewn radiograffeg i gynorthwyo meddygon i wneud diagnosis a thriniaethau.
Canfod Gwrthrych
Dyma'r dechneg o leoli ac adnabod eitemau mewn cyfrwng gweledol llonydd neu symudol. Mae ceisiadau am y swydd hon yn cynnwys robotiaid, ceir ymreolaethol, a gwyliadwriaeth. Er enghraifft, mae'r Cam Nest yn system diogelwch cartref sy'n rhybuddio cwsmeriaid pan fydd yn canfod mudiant neu sain gan ddefnyddio canfod gwrthrychau.
Segmentu
Mae'r broses o segmentu llun yn ei rannu'n sawl segment, pob un â'i briodweddau unigryw. Mae ceisiadau am y swydd hon yn cynnwys dadansoddi dogfennau, prosesu fideo, a delweddu meddygol.
Er enghraifft, y rhaglen golygu lluniau adnabyddus Adobe Photoshop defnyddio segmentiad i ynysu gwahanol gydrannau o fewn delwedd a chymhwyso effeithiau amrywiol i bob elfen.
Deall Dysgu Peiriannau
Un enghraifft o deallusrwydd artiffisial yw dysgu peirianyddol. Mae'n addysgu cyfrifiaduron i ddysgu o ddata a ffurfio rhagfynegiadau yn seiliedig ar y data hwnnw. Heb gael ei godio'n benodol, mae'n defnyddio modelau ystadegol i helpu cyfrifiaduron i wella mewn gweithgaredd penodol.
I'w roi mewn ffordd arall, dysgu peiriant yw'r broses hyfforddi cyfrifiaduron i ddysgu ar eu pen eu hunain tra'n cymryd data fel eu canllaw.
Data, algorithmau ac adborth yw'r tair prif gydran o ddysgu peirianyddol. Mae'r algorithm dysgu peiriant rhaid ei hyfforddi yn gyntaf ar set ddata i nodi patrymau. Yn ail, mae'r algorithm yn gwneud rhagfynegiadau yn seiliedig ar set ddata newydd gan ddefnyddio'r patrymau a ddysgwyd.
Yn y pen draw, ar ôl derbyn adborth ar ei ragfynegiadau, mae'r algorithm yn gwneud addasiadau. Ac, mae'n gwella ei effeithlonrwydd.
Prif Fathau o Ddysgu Peiriannau
Dysgu dan Oruchwyliaeth
Mewn dysgu dan oruchwyliaeth, mae set ddata wedi'i labelu yn hyfforddi'r algorithm. Felly, mae mewnbynnau ac allbynnau paru yn cael eu paru. Ar ôl dysgu paru mewnbynnau ag allbynnau, gall yr algorithm ragfynegi canlyniadau gan ddefnyddio data ffres.
Mae cymwysiadau fel adnabod delweddau, adnabod sain, a phrosesu iaith naturiol yn defnyddio dysgu dan oruchwyliaeth. Cynorthwy-ydd rhithwir Apple Siri, er enghraifft, yn cyflogi dysgu dan oruchwyliaeth i ddehongli a chyflawni eich archebion.
Dysgu heb Oruchwyliaeth
Mae dysgu heb oruchwyliaeth yn is-set o ddysgu peirianyddol. Yn yr achos hwn, dysgir yr algorithm ar set ddata lle nad yw'r mewnbynnau a'r allbynnau wedi'u paru. I gynhyrchu rhagfynegiadau, rhaid i'r algorithm ddysgu adnabod patrymau a chydberthnasau yn y data yn gyntaf.
Mae cymwysiadau fel cywasgu data, canfod anghysondebau, a chlystyru yn defnyddio dysgu heb oruchwyliaeth. Er enghraifft, Amazon yn argymell nwyddau i ddefnyddwyr yn seiliedig ar eu hanes prynu a'u harferion pori gan ddefnyddio dysgu heb oruchwyliaeth.
Dysgu atgyfnerthu
Mae'n ymwneud â rhyngweithio â'r amgylchedd a chael adborth ar ffurf gwobrau a chosbau. Mae'r algorithm yn ennill y gallu i wneud penderfyniadau sy'n cynyddu gwobrau a lleihau cosbau.
Mae ceisiadau ar gyfer y math hwn o ddysgu peiriant yn cynnwys robotiaid, ceir hunan-yrru, a hapchwarae. Er enghraifft, Google DeepMind's AlphaGo meddalwedd yn defnyddio dysgu atgyfnerthu i chwarae gêm Go.
Y Berthynas Rhwng Gweledigaeth Cyfrifiadurol a Dysgu Peiriannau
Sut Gall Tasgau Golwg Cyfrifiadurol Ddefnyddio Algorithmau Dysgu Peiriannau?
Mae sawl tasg gweledigaeth gyfrifiadurol, gan gynnwys adnabod gwrthrychau a chategoreiddio lluniau, yn defnyddio dysgu peiriant. Math cyffredin o dechneg dysgu peirianyddol a ddefnyddir yw rhwydweithiau niwral argyhoeddiadol (CNNs).
Gall adnabod patrymau a nodweddion mewn lluniau.
Er enghraifft, Lluniau Google yn defnyddio algorithmau dysgu peirianyddol. Mae'n adnabod ac yn dosbarthu ffotograffau yn awtomatig yn seiliedig ar yr eitemau a'r unigolion sy'n bresennol.
Cymwysiadau gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peirianyddol yn y byd go iawn
Mae sawl cymhwysiad byd go iawn yn cyfuno gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant. Enghraifft wych yw ceir hunan-yrru. Maent yn adnabod ac yn monitro pethau ar y ffordd gyda golwg cyfrifiadurol.
Ac maent yn defnyddio algorithmau dysgu peirianyddol i wneud dyfarniadau yn seiliedig ar y wybodaeth honno. Waymo yn gwmni ceir hunan-yrru sy'n eiddo i Alphabet. Ar gyfer adnabod gwrthrychau a mapio, mae'n cyfuno gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant.
Defnyddir gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant gyda'i gilydd yn y diwydiant meddygol hefyd. Maent yn helpu gweithwyr proffesiynol i archwilio lluniau meddygol ac yn cynorthwyo gyda'r diagnosis. Er enghraifft, mae'r offeryn diagnostig IDx-DR a gymeradwyir gan yr FDA yn defnyddio dysgu peiriant i archwilio lluniau retina a dod o hyd i retinopathi diabetig. Mae'n gyflwr a all, o'i anwybyddu, arwain at ddallineb.
Gwahaniaethau Rhwng Dysgu Peiriannau a Gweledigaeth Cyfrifiadurol
Mathau o Ddata a Ddefnyddir
Mae'r mathau o ddata y mae gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant yn eu defnyddio yn wahanol. Gall dysgu peiriant drin amrywiaeth o fathau o ddata, gan gynnwys data rhifiadol, testun a sain.
Fodd bynnag, mae gweledigaeth gyfrifiadurol yn canolbwyntio ar yn unig data gweledol fel lluniau a fideos.
Nodau Pob Maes
Mae gan ddysgu peiriannau a gweledigaeth gyfrifiadurol amcanion amrywiol. Prif nodau gweledigaeth gyfrifiadurol yw dadansoddi a deall mewnbwn gweledol. Mae'r rhain hefyd yn cynnwys adnabod gwrthrychau, olrhain symudiadau, a dadansoddi lluniau.
Fodd bynnag, gellir defnyddio algorithmau dysgu peirianyddol ar gyfer pob math o weithgareddau.
Gweledigaeth Cyfrifiadurol fel Is-set o Ddysgu Peiriannau
Er ei fod yn faes ar wahân, mae gweledigaeth gyfrifiadurol hefyd yn cael ei weld fel rhan o ddysgu peirianyddol.
Mae nifer o'r dulliau a'r adnoddau a ddefnyddir mewn dysgu peirianyddol - megis dysgu dwfn, rhwydweithiau niwral, a chlystyru - hefyd yn cael eu defnyddio i greu gweledigaeth gyfrifiadurol.
Posibiliadau Cyffrous o'ch Blaen
Mae'r potensial ar gyfer eu croestoriad yn tyfu'n fwy diddorol. Gyda datblygiad technolegau newydd, gallwn ddisgwyl gweld cymwysiadau ysblennydd.
Un maes lle mae'r groesffordd hon yn arbennig o ddiddorol yw roboteg. Bydd gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu â pheiriant yn chwarae rhan bwysig wrth ganiatáu i robotiaid lywio trwy amgylchoedd cymhleth.
Byddant yn rhyngweithio â gwrthrychau a bodau dynol wrth iddynt dyfu'n fwy annibynnol. Gallwn ddisgwyl gweld robotiaid sy'n fwy effeithlon mewn tasgau amrywiol.
Potensial diddorol arall yw rhith-realiti. Gall gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peirianyddol, gyda'u gallu i nodi a dadansoddi mewnbwn gweledol, alluogi bodau dynol i ymgysylltu â rhith amgylchoedd yn fwy naturiol a greddfol. Byddwn yn gweld cymwysiadau sy'n ein galluogi i gyfuno'r bydoedd gwirioneddol a rhithwir yn llyfn. Bydd yn dod â phosibiliadau newydd ar gyfer adloniant, addysg, a dibenion eraill.
Mae dyfodol gweledigaeth gyfrifiadurol a dysgu peiriant yn dal llawer o addewid. Byddwn yn gweld defnydd hyd yn oed yn fwy rhyfeddol o'r parthau hyn yn y blynyddoedd nesaf.
Gadael ymateb