Kuvittele maailma, jossa tietokoneet ovat tarkempia kuin ihmiset tulkitsemaan visuaalista dataa. Tietokonenäön ja koneoppimisen alat ovat tehneet tästä ideasta totta.
Tietokonenäkö ja koneoppiminen ovat kaksi olennaista tekoälyn osaa. Joskus ne sekoitetaan keskenään. Niitä voidaan jopa käyttää vaihtokelpoisina.
Ne ovat kuitenkin erillisiä alueita, joilla on omat menetelmät. Tässä viestissä keskustelemme tietokonenäön ja tietokonenäön välisistä vastakohdista koneoppiminen. Liity seuraamme tutkimaan näitä kiehtovia tekoälyn osakenttiä.
Miksi meidän on tehtävä tämä ero?
Sekä tietokonenäkö että koneoppiminen ovat olennaisia tekoälyn osia. Niillä on kuitenkin erilaiset menetelmät ja tavoitteet. Kun tiedämme niiden väliset erot, voimme hyödyntää tekoälyn potentiaalia paremmin.
Ja voimme valita projekteillemme oikean tekniikan.
Käydään läpi molemmat yksitellen.
Tietokonenäön ymmärtäminen
Tietokoneen kyky tulkita visuaalista maailmaa tunnetaan tietokonenäönä. Se sisältää koulutustietokoneita digitaalisten kuvien ja videoiden ymmärtämiseen ja analysointiin.
Tämä tekniikka toimii samalla tavalla kuin ihmisten silmät ja aivot. Tietokoneet voivat tunnistaa esineitä, kasvoja ja kuvioita. He voivat poimia tietoja valokuvista. Ja he arvioivat dataa algoritmien ja mallien avulla.
Useat teollisuudenalat, kuten terveydenhuolto, liikenne, viihde ja turvallisuus, voivat hyötyä tietokonenäöstä. Tietokonenäköä käytetään esimerkiksi ohjaamaan kuljettamattomia autoja ja auttamaan lääkäreitä sairauksien diagnosoinnissa.
Tietokonenäön mahdollisuudet ovat rajattomat. Ja olemme vasta alkaneet tutkia heidän potentiaaliaan.
Tietokonenäön päätehtävät
Kuvan tunnistus
Tietokonenäön keskeinen tehtävä on kuvantunnistus. Se opettaa tietokonejärjestelmiä tunnistamaan ja luokittelemaan digitaalisia kuvia. Tämä tarkoittaa, että tietokoneet pystyvät tunnistamaan automaattisesti kuvan komponentit.
He voivat erottaa esineet, eläimet ja ihmiset ja merkitä ne asianmukaisesti.
Useat teollisuudenalat käyttävät kuvantunnistusta. Esimerkiksi kuvantunnistusta käytetään turvajärjestelmissä tunkeilijoiden tunnistamiseen ja jäljittämiseen. Sitä käytetään myös radiografiassa auttamaan lääkäreitä diagnoosissa ja hoidoissa.
Objektin tunnistus
Se on tekniikka, jolla paikannetaan ja tunnistetaan esineitä liikkumattomassa tai liikkuvassa visuaalisessa mediassa. Hakemuksia tähän työhön ovat robotit, autonomiset autot ja valvonta. Esimerkiksi, Nest Cam on kodin turvajärjestelmä, joka varoittaa asiakkaita havaitessaan liikettä tai ääntä esineentunnistuksen avulla.
jakautuminen
Kuvan segmentointiprosessi jakaa sen useisiin segmentteihin, joista jokaisella on ainutlaatuiset ominaisuudet. Hakemuksiin tähän työhön kuuluvat dokumenttianalyysi, videonkäsittely ja lääketieteellinen kuvantaminen.
Esimerkiksi tunnettu kuvankäsittelyohjelma Adobe Photoshop käyttää segmentointia eristääkseen eri komponentteja kuvan sisällä ja soveltaakseen erilaisia tehosteita jokaiseen elementtiin.
Koneoppimisen ymmärtäminen
Yksi esimerkki tekoäly on koneoppimista. Se opettaa tietokoneita oppimaan tiedoista ja muodostamaan niihin perustuvia ennusteita. Ilman nimenomaista koodausta se käyttää tilastollisia malleja auttaakseen tietokoneita kehittymään paremmin tietyssä toiminnassa.
Toisin sanoen, koneoppiminen on koulutusprosessi tietokoneet voivat oppia itsenäisesti ja ottamaan tietoja oppaakseen.
Data, algoritmit ja palaute ovat koneoppimisen kolme pääkomponenttia. The koneoppimisalgoritmi on ensin koulutettava tietojoukkoon kuvioiden tunnistamiseksi. Toiseksi algoritmi tekee ennusteita uuden tietojoukon perusteella käyttämällä opittuja malleja.
Lopulta, saatuaan palautetta ennusteistaan, algoritmi tekee muutoksia. Ja se lisää sen tehokkuutta.
Koneoppimisen päätyypit
Ohjattu oppiminen
Valvotussa oppimisessa merkitty tietojoukko kouluttaa algoritmia. Joten tulot ja vastaavat lähdöt on yhdistetty. Kun algoritmi on oppinut yhdistämään tulot lähtöihin, se voi ennustaa tuloksia käyttämällä tuoretta dataa.
Sovellukset, kuten kuvantunnistus, äänentunnistus ja luonnollisen kielen käsittely, käyttävät valvottua oppimista. Applen virtuaalinen avustaja Siriesimerkiksi käyttää ohjattua oppimista tulkitsemaan ja toteuttamaan tilauksiasi.
Valvomaton oppiminen
Ohjaamaton oppiminen on osa koneoppimista. Tässä tapauksessa algoritmi opetetaan tietojoukossa, jossa tuloja ja lähtöjä ei ole yhdistetty. Ennusteiden luomiseksi algoritmin on ensin opittava tunnistamaan kuvioita ja korrelaatioita tiedoissa.
Sovellukset, kuten tietojen pakkaus, poikkeamien havaitseminen ja klusterointi, käyttävät valvomatonta oppimista. Esimerkiksi, Amazon suosittelee tavaroita kuluttajille ostohistorian ja selaustottumusten perusteella ohjaamattoman oppimisen avulla.
Vahvistusoppiminen
Se sisältää vuorovaikutuksen ympäristön kanssa ja palautteen saamisen palkkioiden ja rangaistusten muodossa. Algoritmi saa kyvyn tehdä päätöksiä, jotka lisäävät palkintoja ja vähentävät rangaistuksia.
Tämäntyyppisen koneoppimisen sovelluksia ovat robotit, itseajavat autot ja pelaaminen. Esimerkiksi Google DeepMind's AlphaGo ohjelmisto käyttää vahvistusoppimista Go-pelin pelaamiseen.
Tietokonenäön ja koneoppimisen välinen suhde
Kuinka tietokonenäkötehtävät voivat käyttää koneoppimisalgoritmeja?
Useat tietokonenäkötehtävät, mukaan lukien esineiden tunnistaminen ja kuvan luokittelu, käyttävät koneoppimista. Yleinen koneoppimistekniikan muoto, jota käytetään on konvoluutiohermosverkot (CNN:t).
Se voi tunnistaa kuvioita ja ominaisuuksia kuvista.
Esimerkiksi Google-kuvat käyttää koneoppimisalgoritmeja. Se tunnistaa ja luokittelee valokuvat automaattisesti läsnä olevien esineiden ja henkilöiden perusteella.
Tietokonenäön ja koneoppimisen sovellukset todellisessa maailmassa
Useat tosielämän sovellukset yhdistävät tietokonenäön ja koneoppimisen. Hyvä esimerkki ovat itseajavat autot. He tunnistavat ja valvovat tien päällä olevia asioita tietokonenäön avulla.
Ja he käyttävät koneoppimisalgoritmeja tehdäkseen päätöksiä näiden tietojen perusteella. Waymo on Alphabetin omistama itseajavien autojen yritys. Kohteiden tunnistamista ja kartoittamista varten se yhdistää sekä tietokonenäön että koneoppimisen.
Tietokonenäköä ja koneoppimista käytetään yhdessä myös lääketeollisuudessa. Ne auttavat ammattilaisia tutkimaan lääketieteellisiä kuvia ja auttavat diagnoosissa. Esimerkiksi FDA:n hyväksymä diagnostiikkatyökalu IDx-DR käyttää koneoppimista verkkokalvon kuvien tutkimiseen ja diabeettisen retinopatian löytämiseen. Se on tila, jonka huomiotta jättäminen voi johtaa sokeuteen.
Koneoppimisen ja tietokonenäön väliset erot
Käytetyt datatyypit
Tietokonenäön ja koneoppimisen käyttämät datatyypit vaihtelevat. Koneoppiminen voi käsitellä erilaisia tietotyyppejä, mukaan lukien numeerista, teksti- ja äänidataa.
Tietokonenäkö keskittyy kuitenkin vain visuaalista dataa kuten valokuvat ja videot.
Jokaisen kentän tavoitteet
Koneoppimisella ja tietokonenäöllä on erilaisia tavoitteita. Tietokonenäön päätavoitteet ovat visuaalisen syötteen analysointi ja ymmärtäminen. Näitä ovat myös kohteen tunnistus, liikkeen seuranta ja kuva-analyysi.
Koneoppimisalgoritmeja voidaan kuitenkin käyttää kaikenlaisiin toimintoihin.
Tietokonenäkö koneoppimisen osajoukkona
Vaikka se on erillinen alue, tietokonenäkö nähdään myös osana koneoppimista.
Useat koneoppimisessa käytetyt menetelmät ja resurssit – kuten syvä oppiminen, hermoverkkoja ja klusterointia käytetään myös tietokonenäön luomiseen.
Jännittäviä mahdollisuuksia edessä
Niiden risteyksen mahdollisuus on tulossa kiehtovammaksi. Uusien teknologioiden kehittyessä voimme odottaa näkevämme näyttäviä sovelluksia.
Yksi ala, jolla tämä risteys on erityisen mielenkiintoinen, on robotiikka. Tietokonenäöllä ja koneoppimisella on tärkeä rooli, jotta robotit voivat navigoida monimutkaisessa ympäristössä.
He ovat vuorovaikutuksessa esineiden ja ihmisten kanssa, kun he kasvavat itsenäisemmiksi. Voimme odottaa näkevämme robotteja, jotka ovat tehokkaampia erilaisissa askareissa.
Toinen kiehtova potentiaali on virtuaalitodellisuus. Tietokonenäkö ja koneoppiminen, joiden kyky tunnistaa ja analysoida visuaalista syötettä, voivat antaa ihmisille mahdollisuuden olla yhteydessä virtuaaliseen ympäristöön luonnollisemmin ja intuitiivisemmin. Näemme sovelluksia, joiden avulla voimme sulavasti yhdistää todellisen ja virtuaalisen maailman. Se tuo uusia mahdollisuuksia viihteeseen, koulutukseen ja muihin tarkoituksiin.
Tietokonenäön ja koneoppimisen tulevaisuus lupaa paljon. Näemme näille verkkotunnuksille entistä merkittävämpää käyttöä tulevina vuosina.
Jätä vastaus