Φανταστείτε έναν κόσμο όπου οι υπολογιστές είναι πιο ακριβείς από τους ανθρώπους στην ερμηνεία οπτικών δεδομένων. Τα πεδία της υπολογιστικής όρασης και της μηχανικής μάθησης έχουν κάνει αυτή την ιδέα πραγματικότητα.
Η όραση υπολογιστών και η μηχανική μάθηση είναι δύο κρίσιμα στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης. Μερικές φορές μπερδεύονται μεταξύ τους. Μπορούν ακόμη και να χρησιμοποιηθούν εναλλακτικά.
Ωστόσο, είναι ξεχωριστοί τομείς με ξεχωριστές μεθόδους. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα συζητήσουμε τις αντιθέσεις μεταξύ της όρασης υπολογιστή και μάθηση μηχανής. Ελάτε μαζί μας καθώς εξερευνούμε αυτά τα ενδιαφέροντα υποπεδία τεχνητής νοημοσύνης.
Γιατί πρέπει να κάνουμε αυτή τη διάκριση;
Τόσο η όραση υπολογιστή όσο και η μηχανική μάθηση είναι κρίσιμα μέρη της τεχνητής νοημοσύνης. Ωστόσο, έχουν διαφορετικές μεθοδολογίες και στόχους. Γνωρίζοντας τις διαφορές μεταξύ τους μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε καλύτερα τις δυνατότητες του AI.
Και, μπορούμε να επιλέξουμε τη σωστή τεχνολογία για τα έργα μας.
Ας τα δούμε και τα δύο ένα προς ένα.
Κατανόηση του Computer Vision
Η ικανότητα των υπολογιστών να ερμηνεύουν τον οπτικό κόσμο είναι γνωστή ως όραση υπολογιστή. Περιλαμβάνει εκπαίδευση υπολογιστών για την κατανόηση και ανάλυση ψηφιακών εικόνων και βίντεο.
Αυτή η τεχνολογία λειτουργεί όπως τα μάτια και οι εγκέφαλοι στους ανθρώπους. Οι υπολογιστές μπορούν να αναγνωρίσουν αντικείμενα, πρόσωπα και μοτίβα. Μπορούν να εξαγάγουν δεδομένα από φωτογραφίες. Και, αξιολογούν τα δεδομένα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους και μοντέλα.
Διάφοροι κλάδοι, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των μεταφορών, της ψυχαγωγίας και της ασφάλειας, μπορούν να επωφεληθούν από την όραση υπολογιστών. Για παράδειγμα, η όραση υπολογιστή χρησιμοποιείται για να καθοδηγήσει αυτοκίνητα χωρίς οδηγό και να βοηθήσει τους γιατρούς στη διάγνωση ασθενειών.
Οι δυνατότητες με την όραση υπολογιστή είναι απεριόριστες. Και, μόλις αρχίσαμε να εξερευνούμε τις δυνατότητές τους.
Κύρια καθήκοντα του Computer Vision
Αναγνώριση εικόνων
Μια κρίσιμη λειτουργία της όρασης υπολογιστή είναι η αναγνώριση εικόνας. Διδάσκει συστήματα υπολογιστών πώς να αναγνωρίζουν και να κατηγοριοποιούν τις ψηφιακές εικόνες. Αυτό σημαίνει ότι οι υπολογιστές είναι σε θέση να αναγνωρίζουν αυτόματα τα στοιχεία μιας εικόνας.
Μπορούν να διακρίνουν μεταξύ των αντικειμένων, των ζώων και των ανθρώπων και να τους επισημαίνουν κατάλληλα.
Αρκετές βιομηχανίες χρησιμοποιούν την αναγνώριση εικόνας. Για παράδειγμα, η αναγνώριση εικόνας χρησιμοποιείται σε συστήματα ασφαλείας για τον εντοπισμό και την παρακολούθηση εισβολέων. Επίσης, χρησιμοποιείται στην ακτινογραφία για να βοηθήσει τους γιατρούς στη διάγνωση και τις θεραπείες.
Ανίχνευση αντικειμένων
Είναι η τεχνική του εντοπισμού και της αναγνώρισης αντικειμένων σε ακίνητο ή κινούμενο οπτικό μέσο. Οι αιτήσεις για αυτή τη δουλειά περιλαμβάνουν ρομπότ, αυτόνομα αυτοκίνητα και επιτήρηση. Για παράδειγμα, το Nest Cam είναι ένα σύστημα οικιακής ασφάλειας που ειδοποιεί τους πελάτες όταν ανιχνεύει κίνηση ή ήχο χρησιμοποιώντας ανίχνευση αντικειμένων.
Κατάτμηση
Η διαδικασία τμηματοποίησης μιας εικόνας τη χωρίζει σε πολλά τμήματα, το καθένα με τις μοναδικές του ιδιότητες. Οι εφαρμογές για αυτήν τη δουλειά περιλαμβάνουν ανάλυση εγγράφων, επεξεργασία βίντεο και ιατρική απεικόνιση.
Για παράδειγμα, το γνωστό πρόγραμμα επεξεργασίας εικόνων Adobe Photoshop χρησιμοποιεί τμηματοποίηση για να απομονώσει διάφορα στοιχεία μέσα σε μια εικόνα και να εφαρμόσει διάφορα εφέ σε κάθε στοιχείο.
Κατανόηση της Μηχανικής Μάθησης
Ένα παράδειγμα του τεχνητή νοημοσύνη είναι η μηχανική μάθηση. Διδάσκει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα και να σχηματίζουν προβλέψεις με βάση αυτά τα δεδομένα. Χωρίς να είναι ρητά κωδικοποιημένο, χρησιμοποιεί στατιστικά μοντέλα για να βοηθήσει τους υπολογιστές να γίνουν καλύτεροι σε μια συγκεκριμένη δραστηριότητα.
Για να το θέσω διαφορετικά, η μηχανική μάθηση είναι η διαδικασία της εκπαίδευσης υπολογιστές για να μάθουν μόνοι τους ενώ παίρνουν δεδομένα ως οδηγό τους.
Τα δεδομένα, οι αλγόριθμοι και η ανατροφοδότηση είναι τα τρία κύρια στοιχεία της μηχανικής μάθησης. ο αλγόριθμος μηχανικής μάθησης πρέπει πρώτα να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων για τον εντοπισμό προτύπων. Δεύτερον, ο αλγόριθμος κάνει προβλέψεις με βάση ένα νέο σύνολο δεδομένων χρησιμοποιώντας τα μαθημένα μοτίβα.
Τελικά, αφού λάβει σχόλια για τις προβλέψεις του, ο αλγόριθμος κάνει προσαρμογές. Και, ενισχύει την αποτελεσματικότητά του.
Κύριοι τύποι μηχανικής μάθησης
Εποπτευόμενη μάθηση
Στην εποπτευόμενη μάθηση, ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων εκπαιδεύει τον αλγόριθμο. Έτσι, οι είσοδοι και οι αντίστοιχες έξοδοι ζευγαρώνονται. Αφού μάθει να ζευγαρώνει εισόδους με εξόδους, ο αλγόριθμος μπορεί να προβλέψει τα αποτελέσματα χρησιμοποιώντας φρέσκα δεδομένα.
Εφαρμογές όπως η αναγνώριση εικόνας, η αναγνώριση ήχου και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιούν εποπτευόμενη μάθηση. Ο εικονικός βοηθός της Apple Siri, για παράδειγμα, χρησιμοποιεί εποπτευόμενη εκμάθηση για την ερμηνεία και την εκτέλεση των εντολών σας.
Μη εποπτευόμενη μάθηση
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης. Σε αυτήν την περίπτωση, ο αλγόριθμος διδάσκεται σε ένα σύνολο δεδομένων όπου οι είσοδοι και οι έξοδοι δεν είναι ζευγαρωμένες. Για να δημιουργήσει προβλέψεις, ο αλγόριθμος πρέπει πρώτα να μάθει να αναγνωρίζει μοτίβα και συσχετίσεις στα δεδομένα.
Εφαρμογές όπως η συμπίεση δεδομένων, η ανίχνευση ανωμαλιών και η ομαδοποίηση χρησιμοποιούν μάθηση χωρίς επίβλεψη. Για παράδειγμα, Amazon προτείνει αγαθά στους καταναλωτές με βάση το ιστορικό αγορών τους και τις συνήθειες περιήγησής τους χρησιμοποιώντας μάθηση χωρίς επίβλεψη.
Ενίσχυση μάθησης
Περιλαμβάνει την αλληλεπίδραση με το περιβάλλον και τη λήψη ανατροφοδότησης με τη μορφή ανταμοιβών και κυρώσεων. Ο αλγόριθμος αποκτά την ικανότητα να λαμβάνει αποφάσεις που αυξάνουν τις ανταμοιβές και μειώνουν τις ποινές.
Οι εφαρμογές για αυτό το είδος μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν ρομπότ, αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και παιχνίδια. Για παράδειγμα, του Google DeepMind AlphaGo Το λογισμικό χρησιμοποιεί ενισχυτική εκμάθηση για να παίξει το παιχνίδι Go.
Σχέση μεταξύ του Computer Vision και της Machine Learning
Πώς το Computer Vision Tasks μπορεί να χρησιμοποιήσει αλγόριθμους μηχανικής μάθησης;
Αρκετές εργασίες όρασης υπολογιστή, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης αντικειμένων και της κατηγοριοποίησης εικόνων, χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση. Μια κοινή μορφή τεχνικής μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται είναι συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN).
Μπορεί να αναγνωρίσει μοτίβα και χαρακτηριστικά σε εικόνες.
Για παράδειγμα, Εικόνες Google κάνει χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Αναγνωρίζει αυτόματα και ταξινομεί φωτογραφίες με βάση τα αντικείμενα και τα άτομα που υπάρχουν.
Εφαρμογές υπολογιστικής όρασης και μηχανικής μάθησης στον πραγματικό κόσμο
Αρκετές εφαρμογές πραγματικού κόσμου συνδυάζουν την όραση υπολογιστών και τη μηχανική μάθηση. Ένα εξαιρετικό παράδειγμα είναι τα αυτόνομα αυτοκίνητα. Εντοπίζουν και παρακολουθούν τα πράγματα στο δρόμο με όραση υπολογιστή.
Και, χρησιμοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να κάνουν κρίσεις με βάση αυτές τις πληροφορίες. Waymo είναι μια εταιρεία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων που ανήκει στην Alphabet. Για την αναγνώριση αντικειμένων και τη χαρτογράφηση, συνδυάζει τόσο την όραση υπολογιστή όσο και τη μηχανική εκμάθηση.
Η όραση υπολογιστών και η μηχανική μάθηση χρησιμοποιούνται μαζί και στην ιατρική βιομηχανία. Βοηθούν τους επαγγελματίες να εξετάσουν ιατρικές εικόνες και βοηθούν στη διάγνωση. Για παράδειγμα, το εγκεκριμένο από τον FDA διαγνωστικό εργαλείο IDx-DR χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να εξετάσει εικόνες αμφιβληστροειδούς και να βρει τη διαβητική αμφιβληστροειδοπάθεια. Είναι μια κατάσταση που, αν αγνοηθεί, μπορεί να οδηγήσει σε τύφλωση.
Διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης και όρασης υπολογιστών
Τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούνται
Οι τύποι δεδομένων που χρησιμοποιούν η υπολογιστική όραση και η μηχανική μάθηση διαφέρουν. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να χειριστεί μια ποικιλία τύπων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων αριθμητικών, κειμένου και ήχου.
Ωστόσο, η όραση υπολογιστή επικεντρώνεται μόνο σε οπτικά δεδομένα όπως φωτογραφίες και βίντεο.
Στόχοι κάθε πεδίου
Η μηχανική μάθηση και η όραση υπολογιστή έχουν διάφορους στόχους. Οι κύριοι στόχοι της όρασης υπολογιστή είναι η ανάλυση και η κατανόηση των οπτικών εισροών. Αυτά περιλαμβάνουν επίσης την αναγνώριση αντικειμένων, την παρακολούθηση κίνησης και την ανάλυση εικόνας.
Ωστόσο, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για όλα τα είδη δραστηριοτήτων.
Το Computer Vision ως υποσύνολο της Μηχανικής Μάθησης
Αν και είναι μια ξεχωριστή περιοχή, η όραση υπολογιστή θεωρείται επίσης ως μέρος της μηχανικής μάθησης.
Αρκετές από τις μεθόδους και τους πόρους που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση—όπως π.χ βαθιά μάθηση, τα νευρωνικά δίκτυα και η ομαδοποίηση—χρησιμοποιούνται επίσης για τη δημιουργία όρασης υπολογιστή.
Συναρπαστικές δυνατότητες μπροστά
Η δυνατότητα διασταύρωσής τους γίνεται όλο και πιο συναρπαστική. Με την πρόοδο των νέων τεχνολογιών, μπορούμε να περιμένουμε να δούμε θεαματικές εφαρμογές.
Ένα πεδίο όπου αυτή η διασταύρωση είναι ιδιαίτερα ενδιαφέρουσα είναι η ρομποτική. Η όραση υπολογιστών και η μηχανική μάθηση θα διαδραματίσουν σημαντικό ρόλο στο να επιτρέψουν στα ρομπότ να πλοηγούνται σε περίπλοκα περιβάλλοντα.
Θα αλληλεπιδράσουν με αντικείμενα και ανθρώπους καθώς θα γίνουν πιο ανεξάρτητοι. Μπορούμε να περιμένουμε να δούμε ρομπότ που είναι πιο αποτελεσματικά σε διάφορες δουλειές.
Μια άλλη ενδιαφέρουσα δυνατότητα είναι η εικονική πραγματικότητα. Η όραση υπολογιστή και η μηχανική μάθηση, με την ικανότητά τους να αναγνωρίζουν και να αναλύουν την οπτική είσοδο, μπορούν να επιτρέψουν στους ανθρώπους να εμπλακούν με το εικονικό περιβάλλον πιο φυσικά και διαισθητικά. Θα δούμε εφαρμογές που μας επιτρέπουν να συνδυάζουμε ομαλά τον πραγματικό και τον εικονικό κόσμο. Θα δημιουργήσει νέες δυνατότητες για ψυχαγωγία, εκπαίδευση και άλλους σκοπούς.
Το μέλλον της όρασης υπολογιστών και της μηχανικής μάθησης υπόσχεται πολλά. Θα δούμε ακόμη πιο αξιόλογες χρήσεις αυτών των τομέων τα επόμενα χρόνια.
Αφήστε μια απάντηση