Imagu mondon kie komputiloj estas pli precizaj ol homoj en interpretado de vidaj datumoj. La kampoj de komputila vizio kaj maŝinlernado faris ĉi tiun ideon realaĵo.
Komputila vizio kaj maŝina lernado estas du decidaj komponantoj de AI. Ili foje estas konfuzitaj unu kun la alia. Ili eĉ povas esti uzataj interŝanĝeble.
Tamen, ili estas apartaj areoj kun apartaj metodoj. En ĉi tiu afiŝo, ni diskutos la kontrastojn inter komputila vidado kaj maŝinlernado. Aliĝu al ni dum ni esploras ĉi tiujn interesajn subkampojn de AI.
Kial Ni Devas Fari Ĉi tiun Distingon?
Kaj komputila vizio kaj maŝinlernado estas decidaj partoj de artefarita inteligenteco. Tamen ili havas malsamajn metodarojn kaj celojn. Konante la diferencojn inter ili, ni povas pli bone uzi la potencialon de AI.
Kaj, ni povas elekti la ĝustan teknologion por niaj projektoj.
Ni trarigardu ambaŭ unu post la alia.
Komprenante Komputilan Vidon
La kapablo de komputiloj interpreti la vidan mondon estas konata kiel komputila vizio. Ĝi inkluzivas trejnajn komputilojn por kompreni kaj analizi ciferecajn bildojn kaj filmetojn.
Ĉi tiu teknologio funkcias kiel la okuloj kaj cerboj funkcias ĉe homoj. Komputiloj povas rekoni objektojn, vizaĝojn kaj ŝablonojn. Ili povas ĉerpi datumojn de fotoj. Kaj ili taksas la datumojn uzante algoritmojn kaj modelojn.
Pluraj industrioj, inkluzive de sanservo, transportado, distro kaj sekureco, povas profiti el komputila vizio. Ekzemple, komputila vizio estas uzata por gvidi senŝoforajn aŭtojn kaj helpi kuracistojn pri diagnozo de malsanoj.
La ebloj kun komputila vizio estas senlimaj. Kaj, ni nur komencis esplori ilian potencialon.
Ĉefaj Taskoj de Komputila Vido
Bildorekono
Decida funkcio de komputila vizio estas bildrekono. Ĝi instruas komputilsistemojn kiel rekoni kaj kategoriigi ciferecajn bildojn. Ĉi tio implicas, ke komputiloj kapablas aŭtomate rekoni la komponantojn de bildo.
Ili povas distingi inter objektoj, bestoj kaj homoj, kaj etikedi ilin taŭge.
Pluraj industrioj uzas bildrekonon. Ekzemple, bildrekono estas uzita en sekursistemoj por identigi kaj spuri entrudiĝintojn. Ankaŭ, ĝi estas uzata en radiografio por helpi kuracistojn en la diagnozo kaj traktadoj.
Detekta Objekto
Ĝi estas la tekniko de lokalizado kaj rekonado de eroj en senmova aŭ moviĝanta vida amaskomunikilaro. Aplikoj por ĉi tiu laboro inkluzivas robotojn, aŭtonomiajn aŭtojn kaj gvatadon. Ekzemple, la Nest Cam estas hejma sekureca sistemo, kiu atentigas klientojn kiam ĝi detektas moviĝon aŭ sonon per objektodetekto.
Segmentado
La procezo de segmentado de bildo disigas ĝin en multajn segmentojn, ĉiu kun siaj unikaj trajtoj. Aplikoj por ĉi tiu laboro inkluzivas dokumentan analizon, videopretigon kaj medicinan bildigon.
Ekzemple, la konata bildoredakta programo Adobe Photoshop utiligas segmentadon por izoli diversajn komponentojn ene de bildo kaj apliki diversajn efikojn al ĉiu elemento.
Komprenante Maŝinlernadon
Unu ekzemplo de artefarita inteligento estas maŝinlernado. Ĝi instruas komputilojn lerni de datumoj kaj formi prognozojn bazitajn sur tiuj datumoj. Sen esti eksplicite kodita, ĝi utiligas statistikajn modelojn por helpi komputilojn pliboniĝi ĉe aparta agado.
Por diri ĝin alimaniere, maŝinlernado estas la procezo de trejnado komputiloj por lerni memstare prenante datumojn kiel sian gvidilon.
Datenoj, algoritmoj kaj religoj estas la tri ĉefaj komponentoj de maŝinlernado. La algoritmo de maŝina lernado unue devas esti trejnita sur datumaro por identigi ŝablonojn. Due, la algoritmo faras prognozojn bazitajn sur nova datumaro uzante la lernitajn ŝablonojn.
Finfine, post ricevado de religoj pri ĝiaj antaŭdiroj, la algoritmo faras ĝustigojn. Kaj ĝi plibonigas sian efikecon.
Ĉefaj Tipoj de Maŝina Lernado
Kontrolita Lernado
En kontrolita lernado, etikedita datumaro trejnas la algoritmon. Do, enigaĵoj kaj kongruaj eliroj estas parigitaj. Post lernado parigi enigaĵojn kun produktaĵoj, la algoritmo povas antaŭdiri rezultojn uzante freŝajn datumojn.
Aplikoj kiel bildrekono, sonrekono kaj naturlingva prilaborado utiligas kontrolitan lernadon. La virtuala asistanto de Apple Siri, ekzemple, uzas kontrolitan lernadon por interpreti kaj plenumi viajn ordonojn.
Nekontrolita Lernado
Nekontrolita lernado estas subaro de maŝinlernado. En ĉi tiu kazo, la algoritmo estas instruita sur datumaro kie la enigaĵoj kaj produktaĵoj ne estas parigitaj. Por generi prognozojn, la algoritmo unue devas lerni rekoni padronojn kaj korelaciojn en la datenoj.
Aplikoj kiel datumkunpremado, anomaliodetekto, kaj clustering uzas nekontrolitan lernadon. Ekzemple, amazono rekomendas varojn al konsumantoj surbaze de ilia aĉethistorio kaj foliumkutimoj uzante nekontrolitan lernadon.
Plifortiga lernado
Ĝi implikas interagi kun la medio kaj ricevi religon en formo de rekompencoj kaj punoj. La algoritmo akiras la kapablon fari decidojn kiuj pliigas rekompencojn kaj malpliigas punojn.
Aplikoj por ĉi tiu speco de maŝinlernado inkluzivas robotojn, memveturajn aŭtojn kaj videoludojn. Ekzemple, tiu de Google DeepMind AlphaGo programaro uzas plifortigan lernadon por ludi la ludon Go.
Rilato Inter Komputila Vizio kaj Maŝina Lernado
Kiel Komputilaj Vidaj Taskoj Povas Uzi Maŝinlernajn Algoritmojn?
Pluraj komputilvidaj taskoj, inkluzive de objektoidentigo kaj bildkategoriizado, uzas maŝinlernadon. Ofta formo de maŝinlernado tekniko kiu estas utiligita estas kunvolutaj neŭralaj retoj (CNNoj).
Ĝi povas identigi ŝablonojn kaj karakterizaĵojn en bildoj.
Ekzemple, Google Bildoj faras uzon de maŝinlernado-algoritmoj. Ĝi aŭtomate rekonas kaj klasifikas fotojn surbaze de la ĉeestantaj eroj kaj individuoj.
Aplikoj de komputila vizio kaj maŝinlernado en la reala mondo
Pluraj realaj aplikaĵoj kombinas komputilan vizion kaj maŝinlernadon. Bonega ekzemplo estas memveturaj aŭtoj. Ili identigas kaj kontrolas aferojn survoje per komputila vizio.
Kaj ili uzas maŝinlernajn algoritmojn por fari juĝojn bazitajn sur tiuj informoj. Waymo estas memveturanta aŭtofirmao posedata de Alphabet. Por objektorekono kaj mapado, ĝi kombinas kaj komputilan vizion kaj maŝinlernadon.
Komputila vizio kaj maŝinlernado estas uzataj kune en la medicina industrio ankaŭ. Ili helpas profesiulojn ekzameni medicinajn bildojn kaj helpi en la diagnozo. Ekzemple, la FDA-aprobita diagnoza ilo IDx-DR uzas maŝinlernadon por ekzameni retinajn bildojn kaj trovi diabetan retinopation. Ĝi estas kondiĉo kiu, se ignorita, povas rezultigi blindecon.
Diferencoj Inter Maŝina Lernado kaj Komputila Vizio
Tipoj de Datumoj Uzitaj
La specoj de datumoj kiujn komputila vizio kaj maŝinlernado uzas malsamas. Maŝina lernado povas trakti diversajn datumtipojn, inkluzive de nombraj, tekstaj kaj aŭdaj datumoj.
Tamen, komputila vizio koncentriĝas nur pri vidaj datumoj ŝatas fotojn kaj filmetojn.
Celoj de Ĉiu Kampo
Maŝinlernado kaj komputila vizio havas diversajn celojn. La ĉefaj celoj de komputila vizio estas analizi kaj kompreni vidan enigaĵon. Tiuj ankaŭ inkludas objektorekonon, moviĝspuradon, kaj bildan analizon.
Tamen, maŝinlernado-algoritmoj povas esti uzataj por ĉiaj agadoj.
Komputila Vizio kiel Subaro de Maŝina Lernado
Dum ĝi estas aparta areo, komputila vizio ankaŭ estas vidita kiel parto de maŝinlernado.
Pluraj el la metodoj kaj rimedoj uzataj en maŝina lernado—kiel ekzemple profunda lernado, neŭralaj retoj kaj amasigado - ankaŭ estas uzataj por krei komputilan vizion.
Ekscitaj Ebloj Antaŭe
La potencialo por ilia intersekciĝo kreskas pli fascina. Kun la progreso de novaj teknologioj, ni povas atendi vidi spektaklajn aplikojn.
Unu kampo kie ĉi tiu intersekco estas speciale interesa estas robotiko. Komputila vizio kaj maŝinlernado ludos gravan rolon en permesado al robotoj navigi komplikan ĉirkaŭaĵon.
Ili interagos kun objektoj kaj homoj dum ili kreskos pli sendependaj. Ni povas atendi vidi robotojn kiuj estas pli efikaj en diversaj taskoj.
Alia interesa potencialo estas virtuala realeco. Komputila vizio kaj maŝinlernado, kun ilia kapablo identigi kaj analizi vidan enigaĵon, povas permesi al homoj engaĝiĝi kun virtuala medio pli nature kaj intuicie. Ni vidos aplikojn, kiuj ebligas al ni glate kombini la realajn kaj virtualajn mondojn. Ĝi alportos novajn eblecojn por distro, edukado kaj aliaj celoj.
La estonteco de komputila vizio kaj maŝinlernado havas multajn promesojn. Ni vidos eĉ pli rimarkindajn uzojn de ĉi tiuj domajnoj en la venontaj jaroj.
Lasi Respondon