Imaginez un monde où les ordinateurs sont plus précis que les humains dans l'interprétation des données visuelles. Les domaines de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique ont fait de cette idée une réalité.
La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sont deux composants cruciaux de l'IA. Ils sont parfois confondus les uns avec les autres. Ils peuvent même être utilisés de manière interchangeable.
Cependant, ce sont des domaines distincts avec des méthodes distinctes. Dans cet article, nous aborderons les contrastes entre vision par ordinateur et machine learning. Rejoignez-nous alors que nous explorons ces sous-domaines intrigants de l'IA.
Pourquoi devons-nous faire cette distinction ?
La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sont des éléments cruciaux de l'intelligence artificielle. Pourtant, ils ont des méthodologies et des objectifs différents. En connaissant les différences entre eux, nous pouvons mieux utiliser le potentiel de l'IA.
Et nous pouvons choisir la bonne technologie pour nos projets.
Passons en revue les deux un par un.
Comprendre la vision par ordinateur
La capacité des ordinateurs à interpréter le monde visuel est connue sous le nom de vision par ordinateur. Il comprend des ordinateurs de formation pour comprendre et analyser des images et des vidéos numériques.
Cette technologie fonctionne comme le fonctionnement des yeux et du cerveau chez les humains. Les ordinateurs peuvent reconnaître des objets, des visages et des motifs. Ils peuvent extraire des données à partir de photos. Et ils évaluent les données à l'aide d'algorithmes et de modèles.
Plusieurs secteurs, dont la santé, les transports, le divertissement et la sécurité, peuvent bénéficier de la vision par ordinateur. Par exemple, la vision par ordinateur est utilisée pour guider les voitures sans conducteur et aider les médecins à diagnostiquer les maladies.
Les possibilités de la vision par ordinateur sont illimitées. Et, nous avons seulement commencé à explorer leur potentiel.
Tâches principales de la vision par ordinateur
Reconnaissance d'image
Une fonction cruciale de la vision par ordinateur est la reconnaissance d'images. Il enseigne aux systèmes informatiques comment reconnaître et catégoriser les images numériques. Cela implique que les ordinateurs sont capables de reconnaître automatiquement les composants d'une image.
Ils peuvent faire la distinction entre les objets, les animaux et les humains et les étiqueter de manière appropriée.
Plusieurs industries utilisent la reconnaissance d'image. Par exemple, la reconnaissance d'images est utilisée dans les systèmes de sécurité pour identifier et suivre les intrus. En outre, il est utilisé en radiographie pour aider les médecins dans le diagnostic et les traitements.
Détection d'objet
C'est la technique de localisation et de reconnaissance d'éléments dans un média visuel fixe ou en mouvement. Les applications pour ce travail incluent les robots, les voitures autonomes et la surveillance. Par exemple, le Nest Cam est un système de sécurité domestique qui alerte les clients lorsqu'il détecte un mouvement ou un son à l'aide de la détection d'objet.
Segmentation
Le processus de segmentation d'une image consiste à la diviser en plusieurs segments, chacun avec ses propriétés uniques. Les applications pour ce poste incluent l'analyse de documents, le traitement vidéo et l'imagerie médicale.
Par exemple, le célèbre programme d'édition d'images Adobe Photoshop utilise la segmentation pour isoler divers composants dans une image et appliquer divers effets à chaque élément.
Comprendre l'apprentissage automatique
Un exemple de intelligence artificielle est l'apprentissage automatique. Il enseigne aux ordinateurs à apprendre des données et à faire des prédictions basées sur ces données. Sans être explicitement codé, il utilise des modèles statistiques pour aider les ordinateurs à s'améliorer dans une activité particulière.
Pour le dire autrement, l'apprentissage automatique est le processus de formation ordinateurs pour apprendre par eux-mêmes en prenant les données comme guide.
Les données, les algorithmes et les commentaires sont les trois principaux composants de l'apprentissage automatique. Le algorithme d'apprentissage automatique doivent d'abord être formés sur un ensemble de données pour identifier des modèles. Deuxièmement, l'algorithme fait des prédictions basées sur un nouvel ensemble de données en utilisant les modèles appris.
En fin de compte, après avoir reçu des commentaires sur ses prédictions, l'algorithme procède à des ajustements. Et cela améliore son efficacité.
Principaux types d'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, un ensemble de données étiqueté entraîne l'algorithme. Ainsi, les entrées et les sorties correspondantes sont appariées. Après avoir appris à associer les entrées aux sorties, l'algorithme peut prédire les résultats à l'aide de nouvelles données.
Des applications telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance audio et le traitement du langage naturel utilisent l'apprentissage supervisé. L'assistant virtuel d'Apple Siri, par exemple, utilise un apprentissage supervisé pour interpréter et exécuter vos ordres.
Apprentissage non supervisé
L'apprentissage non supervisé est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Dans ce cas, l'algorithme est enseigné sur un jeu de données où les entrées et les sorties ne sont pas appariées. Pour générer des prédictions, l'algorithme doit d'abord apprendre à reconnaître les modèles et les corrélations dans les données.
Des applications telles que la compression de données, la détection d'anomalies et le clustering utilisent un apprentissage non supervisé. Par exemple, Amazon recommande des produits aux consommateurs en fonction de leur historique d'achat et de leurs habitudes de navigation à l'aide d'un apprentissage non supervisé.
Apprentissage par renforcement
Cela implique d'interagir avec l'environnement et d'obtenir des retours sous forme de récompenses et de pénalités. L'algorithme acquiert la capacité de prendre des décisions qui augmentent les récompenses et diminuent les pénalités.
Les applications pour ce type d'apprentissage automatique incluent les robots, les voitures autonomes et les jeux. Par exemple, Google DeepMind AlphaGo logiciel utilise l'apprentissage par renforcement pour jouer au jeu de Go.
Relation entre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique
Comment les tâches de vision par ordinateur peuvent-elles utiliser les algorithmes d'apprentissage automatique ?
Plusieurs tâches de vision par ordinateur, notamment l'identification d'objets et la catégorisation d'images, utilisent l'apprentissage automatique. Une forme courante de technique d'apprentissage automatique qui est utilisée est réseaux de neurones convolutifs (CNN).
Il peut identifier des modèles et des caractéristiques dans des images.
Par exemple, Google Images utilise des algorithmes d'apprentissage automatique. Il reconnaît et classe automatiquement les photographies en fonction des éléments et des individus présents.
Applications de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique dans le monde réel
Plusieurs applications du monde réel combinent vision par ordinateur et apprentissage automatique. Un bon exemple est celui des voitures autonomes. Ils identifient et surveillent les choses sur la route grâce à la vision par ordinateur.
Et, ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour porter des jugements basés sur ces informations. Waymo est une entreprise de voitures autonomes appartenant à Alphabet. Pour la reconnaissance et la cartographie d'objets, il combine à la fois la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique.
La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sont également utilisés ensemble dans l'industrie médicale. Ils aident les professionnels à examiner les images médicales et aident au diagnostic. Par exemple, l'outil de diagnostic approuvé par la FDA IDx-DR utilise l'apprentissage automatique pour examiner les images rétiniennes et détecter la rétinopathie diabétique. C'est une condition qui, si elle est ignorée, peut entraîner la cécité.
Différences entre l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur
Types de données utilisées
Les types de données utilisés par la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique diffèrent. L'apprentissage automatique peut gérer une variété de types de données, y compris des données numériques, textuelles et audio.
Cependant, la vision par ordinateur se concentre uniquement sur données visuelles comme des photos et des vidéos.
Objectifs de chaque domaine
L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur ont divers objectifs. Les principaux objectifs de la vision par ordinateur sont d'analyser et de comprendre les entrées visuelles. Ceux-ci incluent également la reconnaissance d'objets, le suivi de mouvement et l'analyse d'images.
Cependant, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour toutes sortes d'activités.
La vision par ordinateur en tant que sous-ensemble de l'apprentissage automatique
Bien qu'il s'agisse d'un domaine distinct, la vision par ordinateur est également considérée comme faisant partie de l'apprentissage automatique.
Plusieurs des méthodes et ressources utilisées dans l'apprentissage automatique, telles que l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et le clustering - sont également utilisés pour créer la vision par ordinateur.
Des possibilités passionnantes à venir
Le potentiel de leur intersection est de plus en plus fascinant. Avec l'avancée des nouvelles technologies, on peut s'attendre à voir des applications spectaculaires.
Un domaine où cette intersection est particulièrement intéressante est la robotique. La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique joueront un rôle important en permettant aux robots de naviguer dans des environnements complexes.
Ils interagiront avec les objets et les humains à mesure qu'ils deviendront plus indépendants. Nous pouvons nous attendre à voir des robots plus efficaces dans diverses tâches.
Un autre potentiel intrigant est la réalité virtuelle. La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique, avec leur capacité à identifier et à analyser les entrées visuelles, peuvent permettre aux humains de s'engager dans un environnement virtuel de manière plus naturelle et intuitive. Nous verrons des applications qui nous permettent de combiner en douceur les mondes réel et virtuel. Cela apportera de nouvelles possibilités de divertissement, d'éducation et à d'autres fins.
L'avenir de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique est très prometteur. Nous verrons des utilisations encore plus remarquables de ces domaines dans les prochaines années.
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