Imagine un mundo donde las computadoras sean más precisas que las personas al interpretar datos visuales. Los campos de la visión artificial y el aprendizaje automático han hecho realidad esta idea.
La visión artificial y el aprendizaje automático son dos componentes cruciales de la IA. A veces se confunden entre sí. Incluso pueden usarse indistintamente.
Sin embargo, son áreas separadas con métodos distintos. En esta publicación, discutiremos los contrastes entre la visión por computadora y máquina de aprendizaje. Únase a nosotros mientras exploramos estos intrigantes subcampos de IA.
¿Por qué necesitamos hacer esta distinción?
Tanto la visión por computadora como el aprendizaje automático son partes cruciales de la inteligencia artificial. Sin embargo, tienen diferentes metodologías y objetivos. Al conocer las diferencias entre ellos, podemos utilizar mejor el potencial de la IA.
Y podemos elegir la tecnología adecuada para nuestros proyectos.
Repasemos los dos uno por uno.
Comprender la visión artificial
La capacidad de las computadoras para interpretar el mundo visual se conoce como visión artificial. Incluye entrenar computadoras para comprender y analizar imágenes y videos digitales.
Esta tecnología funciona como los ojos y el cerebro de los humanos. Las computadoras pueden reconocer objetos, rostros y patrones. Pueden extraer datos de las fotos. Y evalúan los datos usando algoritmos y modelos.
Varias industrias, incluidas la atención médica, el transporte, el entretenimiento y la seguridad, pueden beneficiarse de la visión artificial. Por ejemplo, la visión artificial se utiliza para guiar a los automóviles sin conductor y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.
Las posibilidades con la visión artificial son ilimitadas. Y solo hemos comenzado a explorar su potencial.
Tareas principales de la visión artificial
Reconocimiento de imagen
Una función crucial de la visión artificial es el reconocimiento de imágenes. Enseña a los sistemas informáticos cómo reconocer y categorizar imágenes digitales. Esto implica que las computadoras son capaces de reconocer automáticamente los componentes de una imagen.
Pueden distinguir entre objetos, animales y humanos, y etiquetarlos apropiadamente.
Varias industrias emplean el reconocimiento de imágenes. Por ejemplo, el reconocimiento de imágenes se utiliza en los sistemas de seguridad para identificar y rastrear a los intrusos. Además, se utiliza en radiografía para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamientos.
Detección de objetos
Es la técnica de localizar y reconocer elementos en un medio visual fijo o en movimiento. Las aplicaciones para este trabajo incluyen robots, autos autónomos y vigilancia. por ejemplo, el Nest Cam es un sistema de seguridad para el hogar que alerta a los clientes cuando detecta movimiento o sonido mediante la detección de objetos.
Segmentación
El proceso de segmentación de una imagen consiste en dividirla en muchos segmentos, cada uno con sus propiedades únicas. Las aplicaciones para este trabajo incluyen análisis de documentos, procesamiento de video e imágenes médicas.
Por ejemplo, el conocido programa de edición de imágenes Adobe Photoshop emplea la segmentación para aislar varios componentes dentro de una imagen y aplicar varios efectos a cada elemento.
Comprensión del aprendizaje automático
Un ejemplo de inteligencia artificial es el aprendizaje automático. Está enseñando a las computadoras a aprender de los datos y hacer predicciones basadas en esos datos. Sin estar codificado explícitamente, emplea modelos estadísticos para ayudar a las computadoras a mejorar en una actividad particular.
Para decirlo de otra manera, El aprendizaje automático es el proceso de entrenamiento. computadoras aprendan por sí mismas mientras toman datos como guía.
Los datos, los algoritmos y la retroalimentación son los tres componentes principales del aprendizaje automático. El algoritmo de aprendizaje automático primero debe ser entrenado en un conjunto de datos para identificar patrones. En segundo lugar, el algoritmo hace predicciones basadas en un nuevo conjunto de datos utilizando los patrones aprendidos.
En última instancia, después de recibir comentarios sobre sus predicciones, el algoritmo realiza ajustes. Y mejora su eficiencia.
Principales tipos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, un conjunto de datos etiquetado entrena el algoritmo. Entonces, las entradas y las salidas coincidentes están emparejadas. Después de aprender a emparejar entradas con salidas, el algoritmo puede predecir resultados utilizando datos nuevos.
Las aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de audio y el procesamiento del lenguaje natural emplean el aprendizaje supervisado. Asistente virtual de Apple Siri, por ejemplo, emplea el aprendizaje supervisado para interpretar y ejecutar sus órdenes.
Aprendizaje sin supervisión
El aprendizaje no supervisado es un subconjunto del aprendizaje automático. En este caso, el algoritmo se enseña en un conjunto de datos donde las entradas y salidas no están emparejadas. Para generar predicciones, el algoritmo primero debe aprender a reconocer patrones y correlaciones en los datos.
Las aplicaciones como la compresión de datos, la detección de anomalías y el agrupamiento emplean aprendizaje no supervisado. Por ejemplo, Amazon recomienda productos a los consumidores en función de su historial de compras y hábitos de navegación mediante el aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje reforzado
Implica interactuar con el entorno y obtener retroalimentación en forma de recompensas y penalizaciones. El algoritmo adquiere la capacidad de tomar decisiones que aumentan las recompensas y disminuyen las sanciones.
Las aplicaciones para este tipo de aprendizaje automático incluyen robots, automóviles autónomos y juegos. Por ejemplo, Google DeepMind AlphaGo El software emplea el aprendizaje por refuerzo para jugar el juego de Go.
Relación entre la visión artificial y el aprendizaje automático
¿Cómo las tareas de visión por computadora pueden usar algoritmos de aprendizaje automático?
Varias tareas de visión artificial, incluida la identificación de objetos y la categorización de imágenes, utilizan el aprendizaje automático. Una forma común de técnica de aprendizaje automático que se emplea es redes neuronales convolucionales (CNN).
Puede identificar patrones y características en imágenes.
Por ejemplo, Imágenes de Google hace uso de algoritmos de aprendizaje automático. Reconoce y clasifica automáticamente las fotografías en función de los elementos y las personas presentes.
Aplicaciones de la visión artificial y el aprendizaje automático en el mundo real
Varias aplicaciones del mundo real combinan la visión artificial y el aprendizaje automático. Un gran ejemplo son los coches autónomos. Identifican y monitorean cosas en el camino con visión por computadora.
Y utilizan algoritmos de aprendizaje automático para emitir juicios basados en esa información. Waymo es una empresa de automóviles autónomos propiedad de Alphabet. Para el reconocimiento y el mapeo de objetos, combina la visión artificial y el aprendizaje automático.
La visión por computadora y el aprendizaje automático también se usan juntos en la industria médica. Ayudan a los profesionales a examinar cuadros médicos y asisten en el diagnóstico. Por ejemplo, la herramienta de diagnóstico IDx-DR aprobada por la FDA utiliza el aprendizaje automático para examinar imágenes de la retina y encontrar retinopatía diabética. Es una condición que, si se ignora, puede resultar en ceguera.
Diferencias entre el aprendizaje automático y la visión artificial
Tipos de datos empleados
Los tipos de datos que emplean la visión artificial y el aprendizaje automático difieren. El aprendizaje automático puede manejar una variedad de tipos de datos, incluidos datos numéricos, de texto y de audio.
Sin embargo, la visión artificial se concentra sólo en datos visuales como fotos y videos.
Goles de cada campo
El aprendizaje automático y la visión artificial tienen varios objetivos. Los objetivos principales de la visión por computadora son analizar y comprender la entrada visual. Estos también incluyen reconocimiento de objetos, seguimiento de movimiento y análisis de imágenes.
Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para todo tipo de actividades.
La visión por computadora como un subconjunto del aprendizaje automático
Si bien es un área separada, la visión artificial también se considera parte del aprendizaje automático.
Varios de los métodos y recursos utilizados en el aprendizaje automático, como deep learning, redes neuronales y agrupación en clústeres también se utilizan para crear visión por computadora.
Posibilidades emocionantes por delante
El potencial de su intersección es cada vez más fascinante. Con el avance de las nuevas tecnologías, podemos esperar ver aplicaciones espectaculares.
Un campo donde esta intersección es especialmente interesante es la robótica. La visión por computadora y el aprendizaje automático jugarán un papel importante para permitir que los robots naveguen en entornos complicados.
Interactuarán con objetos y humanos a medida que se vuelvan más independientes. Podemos esperar ver robots que sean más eficientes en varias tareas.
Otro potencial intrigante es la realidad virtual. La visión por computadora y el aprendizaje automático, con su capacidad para identificar y analizar la entrada visual, pueden permitir que los humanos interactúen con el entorno virtual de manera más natural e intuitiva. Veremos aplicaciones que nos permitan combinar sin problemas el mundo real y el virtual. Traerá nuevas posibilidades para el entretenimiento, la educación y otros propósitos.
El futuro de la visión artificial y el aprendizaje automático es muy prometedor. Veremos usos aún más notables de estos dominios en los próximos años.
Deje un comentario