Forestil dig en verden, hvor computere er mere nøjagtige end mennesker til at fortolke visuelle data. Områderne computersyn og maskinlæring har gjort denne idé til virkelighed.
Computersyn og maskinlæring er to afgørende komponenter i kunstig intelligens. De er nogle gange forvekslet med hinanden. De kan endda bruges i flæng.
De er dog separate områder med forskellige metoder. I dette indlæg vil vi diskutere kontrasterne mellem computersyn og machine learning. Slut dig til os, når vi udforsker disse spændende AI-underfelter.
Hvorfor er vi nødt til at gøre denne skelnen?
Både computersyn og maskinlæring er afgørende dele af kunstig intelligens. Alligevel har de forskellige metoder og mål. Ved at kende forskellene mellem dem kan vi bedre udnytte potentialet i AI.
Og vi kan vælge den rigtige teknologi til vores projekter.
Lad os gennemgå dem begge én efter én.
Forståelse af computersyn
Computernes kapacitet til at fortolke den visuelle verden er kendt som computersyn. Det omfatter træning af computere til at forstå og analysere digitale billeder og videoer.
Denne teknologi fungerer som hvordan øjne og hjerner fungerer hos mennesker. Computere kan genkende objekter, ansigter og mønstre. De kan udtrække data fra fotos. Og de evaluerer dataene ved hjælp af algoritmer og modeller.
Flere industrier, herunder sundhedspleje, transport, underholdning og sikkerhed, kan drage fordel af computervision. For eksempel bruges computersyn til at guide førerløse biler og hjælpe læger med at diagnosticere sygdomme.
Mulighederne med computervision er ubegrænsede. Og vi er kun begyndt at udforske deres potentiale.
Computer Visions hovedopgaver
Billedgenkendelse
En afgørende funktion ved computersyn er billedgenkendelse. Det lærer computersystemer at genkende og kategorisere digitale billeder. Dette indebærer, at computere er i stand til automatisk at genkende komponenterne i et billede.
De kan skelne mellem genstande, dyr og mennesker og mærke dem passende.
Flere brancher anvender billedgenkendelse. For eksempel bruges billedgenkendelse i sikkerhedssystemer til at identificere og spore ubudne gæster. Det bruges også i radiografi til at hjælpe læger med diagnosticering og behandlinger.
Objektdetektion
Det er teknikken til at lokalisere og genkende genstande i et stillestående eller bevægeligt visuelt medie. Ansøgninger til dette job omfatter robotter, autonome biler og overvågning. For eksempel Nest Cam er et hjemmesikkerhedssystem, der advarer kunder, når det registrerer bevægelse eller lyd ved hjælp af objektgenkendelse.
Segmentering
Processen med at segmentere et billede deler det op i mange segmenter, hver med sine unikke egenskaber. Ansøgninger til dette job omfatter dokumentanalyse, videobehandling og medicinsk billedbehandling.
For eksempel det velkendte billedredigeringsprogram Adobe Photoshop anvender segmentering til at isolere forskellige komponenter i et billede og anvende forskellige effekter på hvert element.
Forståelse af Machine Learning
Et eksempel på kunstig intelligens er maskinlæring. Det er at lære computere at lære af data og danne forudsigelser baseret på disse data. Uden at være eksplicit kodet, anvender den statistiske modeller til at hjælpe computere med at blive bedre til en bestemt aktivitet.
For at sige det på en anden måde, maskinlæring er træningsprocessen computere til at lære på egen hånd, mens de tager data som deres guide.
Data, algoritmer og feedback er de tre hovedkomponenter i maskinlæring. Det maskinlæringsalgoritme skal først trænes på et datasæt for at identificere mønstre. For det andet laver algoritmen forudsigelser baseret på et nyt datasæt ved hjælp af de indlærte mønstre.
I sidste ende, efter at have modtaget feedback på sine forudsigelser, foretager algoritmen justeringer. Og det øger effektiviteten.
Hovedtyper af maskinlæring
Overvåget læring
I overvåget læring træner et mærket datasæt algoritmen. Så input og matchende udgange er parret. Efter at have lært at parre input med output, kan algoritmen forudsige resultater ved hjælp af friske data.
Applikationer som billedgenkendelse, lydgenkendelse og naturlig sprogbehandling anvender overvåget læring. Apples virtuelle assistent Sirianvender for eksempel overvåget læring til at fortolke og udføre dine ordrer.
Uovervåget læring
Uovervåget læring er en delmængde af maskinlæring. I dette tilfælde læres algoritmen på et datasæt, hvor input og output ikke er parret. For at generere forudsigelser skal algoritmen først lære at genkende mønstre og korrelationer i dataene.
Applikationer som datakomprimering, anomalidetektion og klyngedannelse anvender uovervåget læring. For eksempel, Amazon anbefaler varer til forbrugere baseret på deres købshistorik og browservaner ved hjælp af uovervåget læring.
Forstærkning læring
Det involverer at interagere med omgivelserne og få feedback i form af belønninger og straffe. Algoritmen opnår evnen til at træffe beslutninger, der øger belønninger og mindsker straffe.
Applikationer til denne form for maskinlæring omfatter robotter, selvkørende biler og spil. For eksempel Google DeepMind's AlphaGo softwaren anvender forstærkende læring til at spille spillet Go.
Forholdet mellem computersyn og maskinlæring
Hvordan kan computervisionsopgaver bruge maskinlæringsalgoritmer?
Adskillige computervisionsopgaver, herunder objektidentifikation og billedkategorisering, bruger maskinlæring. En almindelig form for maskinlæringsteknik, der anvendes, er konvolutionelle neurale netværk (CNN'er).
Det kan identificere mønstre og karakteristika i billeder.
For eksempel, Google Billeder gør brug af maskinlæringsalgoritmer. Den genkender og klassificerer automatisk fotografier baseret på de tilstedeværende genstande og personer.
Anvendelser af computersyn og maskinlæring i den virkelige verden
Adskillige applikationer fra den virkelige verden kombinerer computervision og maskinlæring. Et godt eksempel er selvkørende biler. De identificerer og overvåger ting på vejen med computersyn.
Og de bruger maskinlæringsalgoritmer til at foretage vurderinger baseret på disse oplysninger. Waymo er et selvkørende bilfirma ejet af Alphabet. Til objektgenkendelse og kortlægning kombinerer den både computersyn og maskinlæring.
Computer vision og machine learning bruges også sammen i den medicinske industri. De hjælper fagfolk med at undersøge medicinske billeder og hjælpe med diagnosen. For eksempel bruger det FDA-godkendte diagnostiske værktøj IDx-DR maskinlæring til at undersøge nethindebilleder og finde diabetisk retinopati. Det er en tilstand, der, hvis den ignoreres, kan resultere i blindhed.
Forskelle mellem maskinlæring og computersyn
Typer af anvendte data
De typer data, som computersyn og maskinlæring anvender, er forskellige. Maskinlæring kan håndtere en række forskellige datatyper, herunder numeriske, tekst- og lyddata.
Computervision koncentrerer sig dog kun om visuelle data gerne billeder og videoer.
Mål for hvert felt
Maskinlæring og computersyn har forskellige mål. Hovedmålene med computersyn er at analysere og forstå visuelt input. Disse omfatter også objektgenkendelse, bevægelsessporing og billedanalyse.
Maskinlæringsalgoritmer kan dog bruges til alle slags aktiviteter.
Computer Vision som en delmængde af maskinlæring
Selvom det er et separat område, ses computersyn også som en del af maskinlæring.
Flere af de metoder og ressourcer, der bruges i maskinlæring — som f.eks dyb læring, neurale netværk og klyngedannelse – bruges også til at skabe computersyn.
Spændende muligheder forude
Potentialet for deres skæringspunkt bliver mere fascinerende. Med udviklingen af nye teknologier kan vi forvente at se spektakulære applikationer.
Et felt, hvor dette kryds er særligt interessant, er robotteknologi. Computervision og maskinlæring vil spille en vigtig rolle i at give robotter mulighed for at navigere i komplicerede omgivelser.
De vil interagere med objekter og mennesker, efterhånden som de bliver mere uafhængige. Vi kan forvente at se robotter, der er mere effektive i forskellige gøremål.
Et andet spændende potentiale er virtual reality. Computervision og maskinlæring, med deres kapacitet til at identificere og analysere visuelt input, kan give mennesker mulighed for at engagere sig i virtuelle omgivelser mere naturligt og intuitivt. Vi vil se applikationer, der giver os mulighed for nemt at kombinere den faktiske og virtuelle verden. Det vil bringe nye muligheder for underholdning, uddannelse og andre formål.
Fremtiden for computersyn og maskinlæring lover meget. Vi vil se endnu mere bemærkelsesværdig anvendelse af disse domæner i de næste år.
Giv en kommentar