Imajinatu mundu bat non ordenagailuak pertsonak baino zehatzagoak diren ikusizko datuak interpretatzen. Ordenagailu bidezko ikusmenaren eta ikaskuntza automatikoaren arloek ideia hori errealitate bihurtu dute.
Ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza automatikoa, AIaren bi osagai funtsezkoak dira. Batzuetan elkarren artean nahasten dira. Nahiz eta trukean erabil daitezke.
Hala ere, metodo ezberdinekin eremu bereiziak dira. Post honetan, ordenagailu bidezko ikusmenaren eta makina ikaskuntza. Bat egin gurekin AI azpieremu interesgarri hauek arakatzen ditugun bitartean.
Zergatik egin behar dugu bereizketa hau?
Ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza automatikoa adimen artifizialaren zati erabakigarriak dira. Hala ere, metodologia eta helburu desberdinak dituzte. Haien arteko desberdintasunak ezagututa hobeto erabil dezakegu AIaren potentziala.
Eta, gure proiektuetarako teknologia egokia aukeratu dezakegu.
Goazen biak banan-banan.
Ordenagailu bidezko ikusmena ulertzea
Ordenagailuek mundu bisuala interpretatzeko duten ahalmenari ikusmen informatikoa deritzo. Irudi eta bideo digitalak ulertu eta aztertzeko ordenagailuak entrenatzen ditu.
Teknologia honek begiek eta garunak gizakiengan nola funtzionatzen duten bezala funtzionatzen du. Ordenagailuek objektuak, aurpegiak eta ereduak ezagutu ditzakete. Argazkietatik datuak atera ditzakete. Eta, datuak algoritmoak eta ereduak erabiliz ebaluatzen dituzte.
Hainbat industriak, besteak beste, osasuna, garraioa, entretenimendua eta segurtasuna, ordenagailu bidezko ikusmenari etekina atera diezaiokete. Adibidez, ordenagailu bidezko ikusmena gidaririk gabeko autoak gidatzeko eta medikuei gaixotasunen diagnostikoan laguntzeko erabiltzen da.
Ordenagailu bidezko ikusmenaren aukerak mugagabeak dira. Eta, haien potentziala aztertzen hasi baino ez gara egin.
Ordenagailu bidezko ikusmenaren zeregin nagusiak
Irudien ezagutza
Ordenagailu bidezko ikusmenaren funtzio erabakigarria irudiak hautematea da. Ordenagailu-sistemei irudi digitalak ezagutzen eta sailkatzen irakasten die. Horrek esan nahi du ordenagailuak gai direla irudi baten osagaiak automatikoki antzemateko.
Objektuak, animaliak eta gizakiak bereiz ditzakete, eta egoki etiketatu.
Hainbat industriak irudien aitorpena erabiltzen dute. Adibidez, segurtasun sistemetan irudien ezagupena erabiltzen da intrusioak identifikatzeko eta jarraitzeko. Gainera, erradiografian erabiltzen da medikuei diagnostikoan eta tratamenduetan laguntzeko.
Objektuen detekzioa
Ikusmen euskarri finko edo mugikor batean elementuak kokatzeko eta ezagutzeko teknika da. Lan honetarako eskaerak robotak, auto autonomoak eta zaintza daude. Adibidez, Nest Cam objektuen detekzioa erabiliz mugimendua edo soinua detektatzen dituenean bezeroei ohartarazten dien etxeko segurtasun-sistema da.
Segmentation
Irudi bat segmentatzeko prozesua segmentu askotan zatitzen ari da, bakoitza bere propietate bereziekin. Lan honetarako eskaerak dokumentuen azterketa, bideoen tratamendua eta irudi medikoak dira.
Adibidez, irudiak editatzeko programa ezaguna Adobe Photoshop segmentazioa erabiltzen du irudi baten barruan hainbat osagai isolatzeko eta elementu bakoitzari hainbat efektu aplikatzeko.
Machine Learning ulertzea
Adibide bat adimen artifizialeko ikaskuntza automatikoa da. Ordenagailuei datuetatik ikasten eta datu horietan oinarritutako iragarpenak egiten irakasten ari da. Espresuki kodetu gabe, eredu estatistikoak erabiltzen ditu ordenagailuei jarduera jakin batean hobetzen laguntzeko.
Beste era batera esanda, machine learning prestakuntza-prozesua da ordenagailuak beren kabuz ikasteko datuak gidaliburutzat hartuta.
Datuak, algoritmoak eta feedbacka ikaskuntza automatikoaren hiru osagai nagusiak dira. The ikaskuntza automatikoko algoritmoa lehenik eta behin datu multzo batean trebatu behar dira ereduak identifikatzeko. Bigarrenik, algoritmoak iragarpenak egiten ditu datu multzo berri batean oinarrituta, ikasitako ereduak erabiliz.
Azken batean, bere iragarpenei buruzko iritzia jaso ondoren, algoritmoak doikuntzak egiten ditu. Eta, bere eraginkortasuna hobetzen du.
Machine Learning mota nagusiak
Ikasketa gainbegiratua
Ikaskuntza gainbegiratuan, etiketatutako datu-multzo batek algoritmoa entrenatzen du. Beraz, sarrerak eta bat datozen irteerak parekatuta daude. Sarrerak irteerarekin parekatzen ikasi ondoren, algoritmoak emaitzak aurreikus ditzake datu berriak erabiliz.
Irudien aitorpena, audioaren ezagutza eta hizkuntza naturalaren prozesamendua bezalako aplikazioek ikaskuntza gainbegiratua erabiltzen dute. Appleren laguntzaile birtuala Siri, adibidez, ikaskuntza gainbegiratua erabiltzen du zure aginduak interpretatzeko eta betetzeko.
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza
Gainbegiratu gabeko ikaskuntza ikaskuntza automatikoaren azpimultzo bat da. Kasu honetan, algoritmoa sarrerak eta irteerak parekatuta ez dauden datu multzo batean irakasten da. Iragarpenak sortzeko, algoritmoak datuetan ereduak eta korrelazioak ezagutzen ikasi behar du lehenik.
Datuen konpresioa, anomaliak detektatzeko eta clustering bezalako aplikazioek gainbegiratu gabeko ikaskuntza erabiltzen dute. Adibidez, Amazon ondasunak gomendatzen dizkie kontsumitzaileei beren erosketa-historiaren eta arakatzeko ohituretan oinarrituta, gainbegiratu gabeko ikaskuntza erabiliz.
Errefortzuaren ikaskuntza
Ingurunearekin elkarreraginean eta iritzia jasotzea dakar sari eta zigor moduan. Algoritmoak sariak handitu eta zigorrak murrizten dituzten erabakiak hartzeko gaitasuna lortzen du.
Ikaskuntza automatiko honen aplikazioen artean robotak, auto gidatzen diren autoak eta jokoak daude. Adibidez, Google DeepMind-en AlphaGo softwareak errefortzu-ikaskuntza erabiltzen du Go jokoan aritzeko.
Ordenagailuaren ikusmenaren eta ikaskuntza automatikoaren arteko erlazioa
Nola erabil ditzakete ordenagailu bidezko ikusmeneko atazek makina ikasteko algoritmoak?
Ordenagailu bidezko ikusmeneko hainbat atazek, objektuen identifikazioa eta irudien kategorizazioa barne, ikaskuntza automatikoa erabiltzen dute. Enplegatzen den ikaskuntza automatikoaren teknika ohikoa da neurona-sare konboluzionalak (CNNak).
Irudietan ereduak eta ezaugarriak identifikatu ditzake.
Esate baterako, Google Pictures ikaskuntza automatikoko algoritmoak erabiltzen ditu. Argazkiak automatikoki antzeman eta sailkatzen ditu, dauden elementuen eta pertsonen arabera.
Ordenagailu bidezko ikusmenaren eta ikaskuntza automatikoaren aplikazioak mundu errealean
Mundu errealeko hainbat aplikaziok ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza automatikoa konbinatzen dituzte. Adibide handi bat auto gidatzen duten autoak dira. Errepideko gauzak ordenagailu bidez identifikatzen eta kontrolatzen dituzte.
Eta, ikaskuntza automatikoko algoritmoak erabiltzen dituzte informazio horretan oinarritutako epaiak egiteko. Waymo Alphabet-ek bere burua gidatzen duen autoen enpresa bat da. Objektuak ezagutzeko eta mapeatzeko, ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza automatikoa konbinatzen ditu.
Ordenagailu bidezko ikusmena eta ikaskuntza automatikoa batera erabiltzen dira medikuntza industrian ere. Profesionalei laguntzen diete argazki medikoak aztertzen eta diagnostikoan laguntzen. Adibidez, IDx-DR FDAk onartutako diagnostiko tresnak ikaskuntza automatikoa erabiltzen du erretinako irudiak aztertzeko eta erretinopatia diabetikoa aurkitzeko. Ez ikusia eginez gero, itsutasuna eragin dezakeen baldintza da.
Machine Learning eta Computer Visionaren arteko desberdintasunak
Enplegatutako Datu motak
Ordenagailu bidezko ikusmenak eta ikaskuntza automatikoak erabiltzen dituzten datu motak desberdinak dira. Ikaskuntza automatikoak hainbat datu mota kudea ditzake, zenbakizko datuak, testuak eta audioak barne.
Hala ere, ordenagailu bidezko ikusmenean bakarrik zentratzen da ikusizko datuak gustatu argazkiak eta bideoak.
Eremu bakoitzaren helburuak
Ikaskuntza automatikoa eta ordenagailu bidezko ikusmenak hainbat helburu dituzte. Ordenagailu bidezko ikusmenaren helburu nagusiak sarrera bisualak aztertzea eta ulertzea dira. Horien artean, objektuen ezagupena, mugimenduaren jarraipena eta irudien analisia ere sartzen dira.
Hala ere, ikaskuntza automatikoko algoritmoak mota guztietako jarduerak egiteko erabil daitezke.
Ordenagailu-ikuspegia ikaskuntza automatikoaren azpimultzo gisa
Eremu bereizia den arren, ordenagailu bidezko ikusmena ikaskuntza automatikoaren zati gisa ere ikusten da.
Ikaskuntza automatikoan erabiltzen diren hainbat metodo eta baliabide —esaterako ikaskuntza sakona, neurona-sareak eta clustering-ak ere erabiltzen dira ordenagailu bidezko ikusmena sortzeko.
Aukera Zirraragarriak Aurretik
Haien elkargunerako potentziala gero eta liluragarriagoa da. Teknologia berrien aurrerapenarekin, aplikazio ikusgarriak ikustea espero dezakegu.
Elkargune hau bereziki interesgarria den arlo bat robotika da. Ordenagailu bidezko ikusmenak eta ikaskuntza automatikoak rol garrantzitsua izango dute robotek inguru konplikatuetan nabigatzeko.
Objektuekin eta gizakiekin elkarrekintzan arituko dira independenteagoak diren heinean. Hainbat lanetan eraginkorragoak diren robotak ikustea espero dezakegu.
Beste potentzial interesgarri bat errealitate birtuala da. Ordenagailu bidezko ikusmenak eta ikaskuntza automatikoak, sarrera bisuala identifikatzeko eta aztertzeko duten ahalmenarekin, gizakiak ingurune birtualean modu naturalean eta intuitiboagoarekin harremanetan jar daitezke. Mundu erreala eta birtuala leunki uztartzeko aukera ematen duten aplikazioak ikusiko ditugu. Entretenimendurako, hezkuntzarako eta beste helburu batzuetarako aukera berriak ekarriko ditu.
Ordenagailu bidezko ikusmenaren eta ikaskuntza automatikoaren etorkizunak itxaropen handia du. Domeinu hauen erabilera are nabarmenagoak ikusiko ditugu hurrengo urteetan.
Utzi erantzun bat