Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Computer visuelle Daten genauer interpretieren als Menschen. Die Bereiche Computer Vision und Machine Learning haben diese Idee Wirklichkeit werden lassen.
Computer Vision und maschinelles Lernen sind zwei entscheidende Komponenten der KI. Sie werden manchmal miteinander verwechselt. Sie können sogar austauschbar verwendet werden.
Es handelt sich jedoch um getrennte Bereiche mit unterschiedlichen Methoden. In diesem Beitrag werden wir die Kontraste zwischen Computer Vision und diskutieren Maschinelles Lernen. Begleiten Sie uns bei der Erkundung dieser faszinierenden KI-Teilbereiche.
Warum müssen wir diese Unterscheidung treffen?
Sowohl Computer Vision als auch maschinelles Lernen sind entscheidende Bestandteile der künstlichen Intelligenz. Sie haben jedoch unterschiedliche Methoden und Ziele. Indem wir die Unterschiede zwischen ihnen kennen, können wir das Potenzial der KI besser nutzen.
Und wir können die richtige Technologie für unsere Projekte auswählen.
Lassen Sie uns beide nacheinander durchgehen.
Computer Vision verstehen
Die Fähigkeit von Computern, die visuelle Welt zu interpretieren, wird als Computer Vision bezeichnet. Es umfasst Trainingscomputer, um digitale Bilder und Videos zu verstehen und zu analysieren.
Diese Technologie funktioniert wie Augen und Gehirn beim Menschen. Computer können Objekte, Gesichter und Muster erkennen. Sie können Daten aus Fotos extrahieren. Und sie werten die Daten mit Algorithmen und Modellen aus.
Mehrere Branchen, darunter Gesundheitswesen, Transport, Unterhaltung und Sicherheit, können von Computer Vision profitieren. Beispielsweise wird Computer Vision verwendet, um fahrerlose Autos zu steuern und Ärzte bei der Diagnose von Krankheiten zu unterstützen.
Die Möglichkeiten mit Computer Vision sind grenzenlos. Und wir haben gerade erst begonnen, ihr Potenzial zu erforschen.
Hauptaufgaben der Computer Vision
Bilderkennung
Eine entscheidende Funktion von Computer Vision ist die Bilderkennung. Es bringt Computersystemen bei, digitale Bilder zu erkennen und zu kategorisieren. Dies impliziert, dass Computer in der Lage sind, die Bestandteile eines Bildes automatisch zu erkennen.
Sie können zwischen Objekten, Tieren und Menschen unterscheiden und diese entsprechend kennzeichnen.
Mehrere Branchen setzen Bilderkennung ein. Beispielsweise wird Bilderkennung in Sicherheitssystemen verwendet, um Eindringlinge zu identifizieren und zu verfolgen. Es wird auch in der Radiographie verwendet, um Ärzte bei der Diagnose und Behandlung zu unterstützen.
Objekterkennung
Es ist die Technik zum Lokalisieren und Erkennen von Elementen in einem stillstehenden oder sich bewegenden visuellen Medium. Zu den Anwendungen für diesen Job gehören Roboter, autonome Autos und Überwachung. Zum Beispiel die Nestkamera ist ein Haussicherheitssystem, das Kunden warnt, wenn es Bewegungen oder Geräusche mithilfe der Objekterkennung erkennt.
Segmentierung
Der Prozess der Segmentierung eines Bildes zerlegt es in viele Segmente, jedes mit seinen einzigartigen Eigenschaften. Zu den Anwendungen für diesen Job gehören Dokumentenanalyse, Videoverarbeitung und medizinische Bildgebung.
Zum Beispiel das bekannte Bildbearbeitungsprogramm Adobe Photoshop verwendet die Segmentierung, um verschiedene Komponenten innerhalb eines Bildes zu isolieren und verschiedene Effekte auf jedes Element anzuwenden.
Maschinelles Lernen verstehen
Ein Beispiel für künstliche Intelligenz ist maschinelles Lernen. Es bringt Computern bei, aus Daten zu lernen und auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu treffen. Ohne explizit kodiert zu sein, verwendet es statistische Modelle, um Computern zu helfen, bei einer bestimmten Aktivität besser zu werden.
Um es anders zu sagen, Maschinelles Lernen ist der Trainingsprozess Computer können selbstständig lernen und sich dabei von Daten leiten lassen.
Daten, Algorithmen und Feedback sind die drei Hauptkomponenten des maschinellen Lernens. Der maschineller Lernalgorithmus müssen zunächst auf einem Datensatz trainiert werden, um Muster zu erkennen. Zweitens trifft der Algorithmus Vorhersagen auf der Grundlage eines neuen Datensatzes unter Verwendung der erlernten Muster.
Letztendlich nimmt der Algorithmus Anpassungen vor, nachdem er Feedback zu seinen Vorhersagen erhalten hat. Und es steigert seine Effizienz.
Hauptarten des maschinellen Lernens
Überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen trainiert ein beschrifteter Datensatz den Algorithmus. Eingänge und passende Ausgänge sind also gepaart. Nachdem er gelernt hat, Eingaben mit Ausgaben zu koppeln, kann der Algorithmus Ergebnisse anhand frischer Daten vorhersagen.
Anwendungen wie Bilderkennung, Audioerkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwenden überwachtes Lernen. Apples virtueller Assistent Siri, zum Beispiel, setzt überwachtes Lernen ein, um Ihre Befehle zu interpretieren und auszuführen.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Unüberwachtes Lernen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. In diesem Fall wird der Algorithmus auf einem Datensatz gelehrt, bei dem die Ein- und Ausgänge nicht gepaart sind. Um Vorhersagen zu generieren, muss der Algorithmus zunächst lernen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.
Anwendungen wie Datenkomprimierung, Anomalieerkennung und Clustering verwenden unüberwachtes Lernen. Zum Beispiel, Amazon empfiehlt Verbrauchern Waren basierend auf ihrer Kaufhistorie und ihren Surfgewohnheiten unter Verwendung von unüberwachtem Lernen.
Verstärkung lernen
Es beinhaltet die Interaktion mit der Umgebung und das Einholen von Feedback in Form von Belohnungen und Strafen. Der Algorithmus erhält die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, die Belohnungen erhöhen und Strafen verringern.
Zu den Anwendungen für diese Art des maschinellen Lernens gehören Roboter, selbstfahrende Autos und Spiele. Zum Beispiel Google DeepMind AlphaGo Software nutzt Reinforcement Learning, um das Go-Spiel zu spielen.
Beziehung zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen
Wie Computer-Vision-Aufgaben maschinelle Lernalgorithmen verwenden können
Mehrere Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich Objektidentifikation und Bildkategorisierung, verwenden maschinelles Lernen. Eine übliche Form der maschinellen Lerntechnik, die verwendet wird, ist Faltungs neuronale Netze (CNN).
Es kann Muster und Merkmale in Bildern erkennen.
Zum Beispiel Google Bilder verwendet maschinelle Lernalgorithmen. Es erkennt und klassifiziert Fotos automatisch anhand der vorhandenen Gegenstände und Personen.
Anwendungen von Computer Vision und maschinellem Lernen in der realen Welt
Mehrere reale Anwendungen kombinieren Computer Vision und maschinelles Lernen. Ein gutes Beispiel sind selbstfahrende Autos. Sie identifizieren und überwachen Dinge auf der Straße mit Computer Vision.
Und sie verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um auf der Grundlage dieser Informationen Urteile zu fällen. Waymo ist ein Unternehmen für selbstfahrende Autos im Besitz von Alphabet. Für die Objekterkennung und -kartierung kombiniert es sowohl Computer Vision als auch maschinelles Lernen.
Computer Vision und maschinelles Lernen werden auch in der Medizinbranche gemeinsam eingesetzt. Sie helfen Fachleuten bei der Untersuchung medizinischer Bilder und unterstützen bei der Diagnose. Beispielsweise verwendet das von der FDA zugelassene Diagnosetool IDx-DR maschinelles Lernen, um Netzhautbilder zu untersuchen und diabetische Retinopathie zu finden. Es ist eine Bedingung, die, wenn sie ignoriert wird, zu Blindheit führen kann.
Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Computer Vision
Verwendete Datentypen
Die Arten von Daten, die Computer Vision und maschinelles Lernen verwenden, unterscheiden sich. Maschinelles Lernen kann eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten, einschließlich numerischer, Text- und Audiodaten.
Computer Vision konzentriert sich jedoch nur auf visuelle Daten wie Fotos und Videos.
Ziele jedes Feldes
Maschinelles Lernen und Computer Vision haben verschiedene Ziele. Die Hauptziele von Computer Vision sind die Analyse und das Verständnis visueller Eingaben. Dazu gehören auch Objekterkennung, Bewegungsverfolgung und Bildanalyse.
Algorithmen des maschinellen Lernens können jedoch für alle Arten von Aktivitäten verwendet werden.
Computer Vision als Teilmenge des maschinellen Lernens
Obwohl es sich um einen separaten Bereich handelt, wird Computer Vision auch als Teil des maschinellen Lernens angesehen.
Einige der Methoden und Ressourcen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden – wie z tiefe Lernen, neuronale Netze und Clustering – werden ebenfalls zur Erstellung von Computer Vision verwendet.
Aufregende Möglichkeiten vor uns
Das Potenzial für ihre Überschneidung wird immer faszinierender. Mit der Weiterentwicklung neuer Technologien können wir spektakuläre Anwendungen erwarten.
Ein Bereich, in dem diese Schnittstelle besonders interessant ist, ist die Robotik. Computer Vision und maschinelles Lernen werden eine wichtige Rolle dabei spielen, Robotern die Navigation in komplizierten Umgebungen zu ermöglichen.
Sie werden mit Objekten und Menschen interagieren, wenn sie unabhängiger werden. Wir können erwarten, Roboter zu sehen, die bei verschiedenen Aufgaben effizienter sind.
Ein weiteres faszinierendes Potenzial ist die virtuelle Realität. Computer Vision und maschinelles Lernen mit ihrer Fähigkeit, visuelle Eingaben zu identifizieren und zu analysieren, können es Menschen ermöglichen, sich natürlicher und intuitiver mit virtuellen Umgebungen zu beschäftigen. Wir werden Anwendungen sehen, die es uns ermöglichen, die reale und die virtuelle Welt nahtlos miteinander zu verbinden. Es wird neue Möglichkeiten für Unterhaltung, Bildung und andere Zwecke eröffnen.
Die Zukunft von Computer Vision und maschinellem Lernen ist vielversprechend. Wir werden in den nächsten Jahren noch bemerkenswertere Verwendungen dieser Domains sehen.
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