دنیایی را تصور کنید که در آن رایانه ها در تفسیر داده های بصری دقیق تر از مردم هستند. زمینه های بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی این ایده را به واقعیت تبدیل کرده است.
بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین، دو جزء حیاتی هوش مصنوعی هستند. آنها گاهی اوقات با یکدیگر اشتباه گرفته می شوند. آنها حتی ممکن است به جای هم استفاده شوند.
با این حال، آنها مناطق جداگانه با روش های متمایز هستند. در این پست به تضاد بین بینایی کامپیوتر و فراگیری ماشین. با ما همراه باشید تا این زیرشاخه های جذاب هوش مصنوعی را بررسی کنیم.
چرا باید این تمایز را ایجاد کنیم؟
هم بینایی کامپیوتر و هم یادگیری ماشین بخشهای حیاتی هوش مصنوعی هستند. با این حال، آنها روش ها و اهداف متفاوتی دارند. با دانستن تفاوت های بین آنها می توانیم بهتر از پتانسیل هوش مصنوعی استفاده کنیم.
و ما می توانیم فناوری مناسب را برای پروژه های خود انتخاب کنیم.
بیایید هر دو را یکی یکی مرور کنیم.
درک کامپیوتر بینایی
ظرفیت رایانه ها برای تفسیر دنیای بصری به عنوان بینایی رایانه شناخته می شود. این شامل آموزش کامپیوترها برای درک و تجزیه و تحلیل تصاویر و فیلم های دیجیتال است.
این فناوری مانند نحوه عملکرد چشم و مغز در انسان عمل می کند. رایانه ها می توانند اشیا، چهره ها و الگوها را تشخیص دهند. آنها می توانند داده ها را از عکس ها استخراج کنند. و داده ها را با استفاده از الگوریتم ها و مدل ها ارزیابی می کنند.
چندین صنعت از جمله مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، سرگرمی و امنیت می توانند از بینایی کامپیوتر بهره مند شوند. به عنوان مثال، بینایی کامپیوتری برای هدایت خودروهای بدون راننده و کمک به پزشکان در تشخیص بیماری ها استفاده می شود.
امکانات بینایی کامپیوتر بی حد و حصر است. و ما تازه شروع به کشف پتانسیل آنها کرده ایم.
وظایف اصلی بینایی کامپیوتر
شناسایی تصویر
یکی از عملکردهای مهم بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر است. به سیستم های کامپیوتری می آموزد که چگونه تصاویر دیجیتال را تشخیص داده و دسته بندی کنند. این بدان معناست که رایانه ها قادر به تشخیص خودکار اجزای یک تصویر هستند.
آنها می توانند بین اشیا، حیوانات و انسان ها تمایز قائل شوند و به آنها برچسب مناسبی بزنند.
چندین صنعت از تشخیص تصویر استفاده می کنند. به عنوان مثال، تشخیص تصویر در سیستم های امنیتی برای شناسایی و ردیابی متجاوزان استفاده می شود. همچنین در رادیوگرافی برای کمک به پزشکان در تشخیص و درمان استفاده می شود.
تشخیص شی
این تکنیک مکان یابی و تشخیص موارد در یک رسانه تصویری ثابت یا متحرک است. برنامه های کاربردی برای این شغل شامل ربات ها، اتومبیل های خودران و نظارت است. به عنوان مثال، Nest Cam یک سیستم امنیتی خانه است که هنگام تشخیص حرکت یا صدا با استفاده از تشخیص اشیا به مشتریان هشدار می دهد.
تقسیم بندی
فرآیند تقسیمبندی یک تصویر، آن را به بخشهای زیادی تقسیم میکند که هر کدام ویژگیهای منحصربهفرد خود را دارند. از کاربردهای این شغل می توان به تجزیه و تحلیل اسناد، پردازش ویدئو و تصویربرداری پزشکی اشاره کرد.
به عنوان مثال، برنامه معروف ویرایش تصویر نرم افزار فتوشاپ از تقسیم بندی برای جداسازی اجزای مختلف در یک تصویر و اعمال افکت های مختلف برای هر عنصر استفاده می کند.
درک یادگیری ماشینی
یک نمونه از هوش مصنوعی یادگیری ماشینی است این به رایانه ها آموزش می دهد که از داده ها یاد بگیرند و بر اساس آن داده ها پیش بینی کنند. بدون کدگذاری صریح، از مدلهای آماری برای کمک به رایانهها برای بهتر شدن در یک فعالیت خاص استفاده میکند.
به بیان دیگر، یادگیری ماشینی فرآیند آموزش است رایانه ها به تنهایی یاد بگیرند در حالی که داده ها را به عنوان راهنمای خود در نظر می گیرند.
داده ها، الگوریتم ها و بازخورد سه جزء اصلی یادگیری ماشین هستند. این الگوریتم یادگیری ماشین ابتدا باید روی یک مجموعه داده برای شناسایی الگوها آموزش داده شود. دوم، الگوریتم بر اساس یک مجموعه داده جدید با استفاده از الگوهای آموخته شده پیش بینی می کند.
در نهایت، پس از دریافت بازخورد در مورد پیش بینی های خود، الگوریتم تنظیمات را انجام می دهد. و کارایی آن را افزایش می دهد.
انواع اصلی یادگیری ماشینی
یادگیری تحت نظارت
در یادگیری نظارت شده، یک مجموعه داده برچسبگذاری شده الگوریتم را آموزش میدهد. بنابراین، ورودی ها و خروجی های منطبق با هم جفت می شوند. پس از یادگیری جفت کردن ورودی ها با خروجی ها، الگوریتم می تواند نتایج را با استفاده از داده های تازه پیش بینی کند.
برنامه هایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص صدا، و پردازش زبان طبیعی از یادگیری نظارت شده استفاده می کنند. دستیار مجازی اپل سیریبرای مثال، از یادگیری تحت نظارت برای تفسیر و اجرای دستورات شما استفاده می کند.
یادگیری بدون نظارت
یادگیری بدون نظارت زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است. در این مورد، الگوریتم بر روی یک مجموعه داده آموزش داده می شود که ورودی ها و خروجی ها جفت نیستند. برای تولید پیشبینی، الگوریتم ابتدا باید الگوها و همبستگیها را در دادهها تشخیص دهد.
برنامه هایی مانند فشرده سازی داده ها، تشخیص ناهنجاری و خوشه بندی از یادگیری بدون نظارت استفاده می کنند. برای مثال، آمازون کالاها را بر اساس سابقه خرید و عادات مرور با استفاده از یادگیری بدون نظارت به مصرف کنندگان توصیه می کند.
تقویت یادگیری
این شامل تعامل با محیط و دریافت بازخورد در قالب پاداش و مجازات است. این الگوریتم توانایی تصمیم گیری برای افزایش پاداش و کاهش جریمه ها را به دست می آورد.
برنامه های کاربردی برای این نوع یادگیری ماشینی شامل ربات ها، ماشین های خودران و بازی است. به عنوان مثال، Google DeepMind's آلفاگو نرم افزار از یادگیری تقویتی برای انجام بازی Go استفاده می کند.
رابطه بین بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین
چگونه وظایف بینایی کامپیوتری می توانند از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده کنند؟
چندین کار بینایی کامپیوتری، از جمله شناسایی اشیا و دسته بندی تصویر، از یادگیری ماشینی استفاده می کنند. شکل متداول تکنیک یادگیری ماشینی که به کار گرفته می شود شبکه های عصبی حلقوی (سی ان ان).
می تواند الگوها و ویژگی ها را در تصاویر شناسایی کند.
به عنوان مثال، تصاویر گوگل از الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده می کند. به طور خودکار عکس ها را بر اساس اقلام و افراد حاضر شناسایی و طبقه بندی می کند.
کاربردهای بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین در دنیای واقعی
چندین برنامه کاربردی دنیای واقعی بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین را ترکیب می کنند. یک مثال عالی اتومبیل های خودران است. آنها با دید کامپیوتری چیزهای موجود در جاده را شناسایی و نظارت می کنند.
و آنها از الگوریتم های یادگیری ماشین برای قضاوت بر اساس آن اطلاعات استفاده می کنند. Waymo یک شرکت خودروهای خودران است که متعلق به آلفابت است. برای تشخیص و نقشه برداری اشیاء، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین را با هم ترکیب می کند.
بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین با هم در صنعت پزشکی استفاده می شوند. آنها به متخصصان کمک می کنند تا تصاویر پزشکی را بررسی کنند و در تشخیص کمک کنند. به عنوان مثال، ابزار تشخیصی تایید شده توسط FDA IDx-DR از یادگیری ماشینی برای بررسی تصاویر شبکیه و یافتن رتینوپاتی دیابتی استفاده می کند. این وضعیتی است که در صورت نادیده گرفتن می تواند منجر به نابینایی شود.
تفاوت بین یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر
انواع داده های به کار گرفته شده
انواع داده هایی که بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین استفاده می کنند متفاوت است. یادگیری ماشینی می تواند انواع داده ها از جمله داده های عددی، متنی و صوتی را مدیریت کند.
با این حال، بینایی کامپیوتر فقط بر روی آن متمرکز است داده های بصری عکس و فیلم را دوست دارم
اهداف هر زمینه
یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر اهداف مختلفی دارند. اهداف اصلی بینایی کامپیوتر تجزیه و تحلیل و درک ورودی بصری است. اینها همچنین شامل تشخیص اشیا، ردیابی حرکت و تجزیه و تحلیل تصویر است.
با این حال، الگوریتم های یادگیری ماشینی را می توان برای انواع فعالیت ها استفاده کرد.
بینایی کامپیوتر به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی
در حالی که این یک منطقه جداگانه است، بینایی کامپیوتر نیز به عنوان بخشی از یادگیری ماشین دیده می شود.
چندین روش و منابع مورد استفاده در یادگیری ماشین - مانند یادگیری عمیق، شبکه های عصبی و خوشه بندی - همچنین برای ایجاد بینایی کامپیوتری استفاده می شوند.
احتمالات هیجان انگیز پیش رو
پتانسیل برای تقاطع آنها در حال رشد جذاب تر است. با پیشرفت فناوری های جدید، می توان انتظار داشت که شاهد کاربردهای دیدنی باشیم.
یکی از زمینه هایی که این تقاطع در آن به ویژه جالب است، رباتیک است. بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین نقش مهمی در اجازه دادن به روبات ها برای حرکت در محیط های پیچیده ایفا می کند.
آنها با اشیاء و انسان ها ارتباط برقرار می کنند که مستقل تر شوند. میتوان انتظار داشت روباتهایی را ببینیم که در کارهای مختلف کارآمدتر هستند.
یکی دیگر از پتانسیل های جذاب واقعیت مجازی است. بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین، با ظرفیت شناسایی و تجزیه و تحلیل ورودی های بصری، می توانند به انسان اجازه دهند تا به طور طبیعی و شهودی با محیط مجازی درگیر شوند. ما برنامه هایی را خواهیم دید که به ما اجازه می دهند دنیای واقعی و مجازی را به راحتی ترکیب کنیم. امکانات جدیدی برای سرگرمی، آموزش و اهداف دیگر ایجاد خواهد کرد.
آینده بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی نویدهای زیادی دارد. در سال های آینده شاهد استفاده های قابل توجه تری از این دامنه ها خواهیم بود.
پاسخ دهید