Kujutage ette maailma, kus arvutid on visuaalsete andmete tõlgendamisel täpsemad kui inimesed. Arvutinägemise ja masinõppe valdkonnad on selle idee reaalsuseks muutnud.
Arvutinägemine ja masinõpe on AI kaks olulist komponenti. Mõnikord aetakse neid omavahel segamini. Neid võib isegi kasutada vaheldumisi.
Need on aga eraldi valdkonnad, millel on erinevad meetodid. Selles postituses käsitleme kontraste arvutinägemise ja masinõpe. Liituge meiega, kui uurime neid intrigeerivaid tehisintellekti alamvälju.
Miks me peame seda eristama?
Nii arvutinägemine kui ka masinõpe on tehisintellekti olulised osad. Siiski on neil erinev metoodika ja eesmärgid. Teades nendevahelisi erinevusi, saame tehisintellekti potentsiaali paremini kasutada.
Ja me saame valida oma projektide jaoks õige tehnoloogia.
Vaatame need mõlemad ükshaaval üle.
Arvutinägemise mõistmine
Arvutite võimet tõlgendada visuaalset maailma nimetatakse arvutinägemiseks. See hõlmab arvutite treenimist digitaalsete piltide ja videote mõistmiseks ja analüüsimiseks.
See tehnoloogia toimib samamoodi nagu inimeste silmad ja ajud. Arvutid tunnevad ära objekte, nägusid ja mustreid. Nad saavad fotodest andmeid eraldada. Ja nad hindavad andmeid algoritmide ja mudelite abil.
Arvutinägemisest saavad kasu mitmed tööstusharud, sealhulgas tervishoid, transport, meelelahutus ja turvalisus. Näiteks kasutatakse arvutinägemist juhita autode juhtimiseks ja arstide abistamiseks haiguste diagnoosimisel.
Arvutinägemise võimalused on piiritud. Ja me oleme alles hakanud nende potentsiaali uurima.
Arvutinägemise peamised ülesanded
Kujutise tuvastamine
Arvutinägemise oluline funktsioon on pildituvastus. See õpetab arvutisüsteeme digitaalseid pilte ära tundma ja kategoriseerima. See tähendab, et arvutid on võimelised pildi komponente automaatselt ära tundma.
Nad suudavad eristada esemeid, loomi ja inimesi ning neid asjakohaselt märgistada.
Mitmed tööstusharud kasutavad pildituvastust. Näiteks kasutatakse pildituvastust turvasüsteemides sissetungijate tuvastamiseks ja jälgimiseks. Samuti kasutatakse seda radiograafias, et aidata arste diagnoosimisel ja ravimisel.
Objekti tuvastamine
See on esemete asukoha leidmise ja äratundmise tehnika liikumatus või liikuvas visuaalses meedias. Selle töökoha taotluste hulka kuuluvad robotid, autonoomsed autod ja valve. Näiteks Nest Cam on kodu turvasüsteem, mis hoiatab kliente, kui tuvastab objektituvastuse abil liikumise või heli.
Segmenteerimine
Pildi segmenteerimise protsess jagab selle paljudeks segmentideks, millest igaühel on oma ainulaadsed omadused. Selle töö taotlused hõlmavad dokumendianalüüsi, videotöötlust ja meditsiinilist pildistamist.
Näiteks tuntud pilditöötlusprogramm Adobe Photoshop kasutab segmenteerimist, et eraldada pildil erinevad komponendid ja rakendada igale elemendile erinevaid efekte.
Masinõppe mõistmine
Üks näide tehisintellekti on masinõpe. See õpetab arvuteid andmetest õppima ja nende põhjal ennustusi koostama. Ilma selgesõnalise kodeerimiseta kasutab see statistilisi mudeleid, mis aitavad arvutitel konkreetse tegevusega paremini hakkama saada.
Teisisõnu öeldes, masinõpe on koolitusprotsess arvutid, et nad saaksid ise õppida, võttes samal ajal juhendiks andmeid.
Andmed, algoritmid ja tagasiside on masinõppe kolm peamist komponenti. The masinõppe algoritm mustrite tuvastamiseks tuleb esmalt andmestikuga tutvuda. Teiseks teeb algoritm ennustusi uue andmekogumi põhjal, kasutades õpitud mustreid.
Lõppkokkuvõttes teeb algoritm pärast ennustuste kohta tagasiside saamist kohandusi. Ja see suurendab selle tõhusust.
Masinõppe peamised tüübid
Juhendatud õppimine
Järelevalvega õppimisel treenib algoritmi märgistatud andmestik. Seega on sisendid ja sobivad väljundid seotud. Pärast sisendite ja väljunditega sidumise õppimist saab algoritm värskete andmete abil tulemusi ennustada.
Sellised rakendused nagu pildituvastus, helituvastus ja loomuliku keele töötlemine kasutavad juhendatud õppimist. Apple'i virtuaalne assistent SiriNäiteks kasutab teie tellimuste tõlgendamiseks ja täitmiseks juhendatud õpet.
Juhendamata õppimine
Järelevalveta õpe on masinõppe alamhulk. Sel juhul õpetatakse algoritmi andmestikul, kus sisendid ja väljundid ei ole seotud. Prognooside genereerimiseks peab algoritm esmalt õppima andmete mustreid ja korrelatsioone ära tundma.
Sellised rakendused nagu andmete tihendamine, anomaaliate tuvastamine ja rühmitamine kasutavad järelevalveta õppimist. Näiteks, Amazon soovitab tarbijatele kaupu nende ostuajaloo ja sirvimisharjumuste põhjal, kasutades järelevalveta õppimist.
Tugevdusõpe
See hõlmab keskkonnaga suhtlemist ja tagasiside saamist preemiate ja karistuste näol. Algoritm omandab võime teha otsuseid, mis suurendavad tasusid ja vähendavad karistusi.
Seda tüüpi masinõppe rakenduste hulka kuuluvad robotid, isejuhtivad autod ja mängud. Näiteks Google DeepMind's AlphaGo tarkvara kasutab Go mängu mängimiseks tugevdavat õpet.
Arvutinägemise ja masinõppe vaheline seos
Kuidas saavad arvutinägemise ülesanded kasutada masinõppe algoritme?
Mitmed arvutinägemise ülesanded, sealhulgas objektide tuvastamine ja pildi kategoriseerimine, kasutavad masinõpet. Levinud kasutatav masinõppetehnika vorm on konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id).
See suudab tuvastada piltidel mustreid ja omadusi.
Näiteks Google'i pildid kasutab masinõppe algoritme. See tuvastab ja liigitab fotod automaatselt kohalolevate esemete ja isikute põhjal.
Arvutinägemise ja masinõppe rakendused reaalses maailmas
Mitmed reaalmaailma rakendused ühendavad arvutinägemise ja masinõppe. Suurepärane näide on isejuhtivad autod. Nad tuvastavad ja jälgivad arvutinägemisega teel olevaid asju.
Ja nad kasutavad selle teabe põhjal otsuste tegemiseks masinõppe algoritme. Waymo on isesõitvate autode ettevõte, mille omanik on Alphabet. Objektide tuvastamiseks ja kaardistamiseks ühendab see nii arvutinägemise kui ka masinõppe.
Arvutinägemist ja masinõpet kasutatakse koos ka meditsiinitööstuses. Nad aitavad spetsialistidel uurida meditsiinilisi pilte ja aidata diagnoosida. Näiteks FDA poolt heaks kiidetud diagnostikatööriist IDx-DR kasutab võrkkesta piltide uurimiseks ja diabeetilise retinopaatia leidmiseks masinõpet. See on seisund, mille ignoreerimine võib põhjustada pimedaksjäämist.
Masinõppe ja arvutinägemise erinevused
Kasutatavate andmete tüübid
Andmetüübid, mida arvutinägemine ja masinõpe kasutavad, erinevad. Masinõpe suudab käsitleda mitmesuguseid andmetüüpe, sealhulgas arv-, teksti- ja heliandmeid.
Arvutinägemine keskendub aga ainult sellele visuaalsed andmed nagu fotod ja videod.
Iga valdkonna eesmärgid
Masinõppel ja arvutinägemisel on erinevad eesmärgid. Arvutinägemise peamised eesmärgid on visuaalse sisendi analüüsimine ja mõistmine. Nende hulka kuuluvad ka objektituvastus, liikumise jälgimine ja pildianalüüs.
Masinõppe algoritme saab aga kasutada igasuguste tegevuste jaoks.
Arvutinägemine kui masinõppe alamhulk
Kuigi see on eraldi valdkond, nähakse arvutinägemist ka masinõppe osana.
Mitmed masinõppes kasutatavad meetodid ja ressursid — nt sügav õpe, närvivõrke ja rühmitamist – kasutatakse ka arvutinägemise loomiseks.
Ees ootavad põnevad võimalused
Nende ristumisvõimalused muutuvad põnevamaks. Uute tehnoloogiate edenedes võime oodata suurejoonelisi rakendusi.
Üks valdkond, kus see ristmik on eriti huvitav, on robootika. Arvutinägemine ja masinõpe mängivad olulist rolli, võimaldades robotitel keerulises keskkonnas navigeerida.
Nad suhtlevad objektide ja inimestega, kui nad kasvavad iseseisvamaks. Võime oodata roboteid, mis on erinevates majapidamistöödes tõhusamad.
Teine intrigeeriv potentsiaal on virtuaalne reaalsus. Arvutinägemine ja masinõpe, mis võimaldavad visuaalset sisendit tuvastada ja analüüsida, võimaldavad inimestel suhelda virtuaalse ümbrusega loomulikumalt ja intuitiivsemalt. Näeme rakendusi, mis võimaldavad meil sujuvalt ühendada tegelikku ja virtuaalset maailma. See avab uusi võimalusi meelelahutuseks, hariduseks ja muudeks eesmärkideks.
Arvutinägemise ja masinõppe tulevik on paljutõotav. Järgmistel aastatel näeme nende domeenide veelgi tähelepanuväärsemat kasutust.
Jäta vastus