Stel jo in wrâld foar wêr't kompjûters krekter binne as minsken by it ynterpretearjen fan fisuele gegevens. De fjilden fan kompjûterfisy en masine learen hawwe dit idee in werklikheid makke.
Kompjûterfisy en masine learen, binne twa krúsjale komponinten fan AI. Se wurde soms mei-inoar betize. Se kinne sels wikseljend brûkt wurde.
It binne lykwols aparte gebieten mei ûnderskate metoaden. Yn dit post sille wy de kontrasten besprekke tusken kompjûterfisy en masine learen. Doch mei ús by as wy dizze yntrigearjende AI-subfjilden ferkenne.
Wêrom moatte wy dit ûnderskied meitsje?
Sawol kompjûterfisy as masine learen binne krúsjale ûnderdielen fan keunstmjittige yntelliginsje. Dochs hawwe se ferskate metoaden en doelen. Troch de ferskillen tusken har te kennen kinne wy it potensjeel fan AI better brûke.
En wy kinne de juste technology kieze foar ús projekten.
Lit ús beide ien foar ien oergean.
Kompjûterfisy begripe
De kapasiteit fan kompjûters om de fisuele wrâld te ynterpretearjen is bekend as kompjûterfisy. It omfettet training fan kompjûters om digitale ôfbyldings en fideo's te begripen en te analysearjen.
Dizze technology wurket lykas hoe eagen en harsens wurkje yn minsken. Kompjûters kinne objekten, gesichten en patroanen werkenne. Se kinne gegevens út foto's ekstrahearje. En se evaluearje de gegevens mei algoritmen en modellen.
Ferskate yndustry, ynklusyf sûnenssoarch, ferfier, ferdivedaasje, en feiligens, kinne profitearje fan kompjûterfisy. Bygelyks wurdt kompjûterfisy brûkt om auto's sûnder sjauffeur te begelieden en dokters te helpen by de diagnoaze fan sykten.
De mooglikheden mei kompjûterfisy binne ûnbeheind. En, wy binne allinich begon har potensjeel te ferkennen.
Main Taken fan Computer Vision
Ofbyldingsherkenning
In krúsjale funksje fan kompjûterfisy is ôfbyldingsherkenning. It leart kompjûtersystemen hoe digitale foto's te herkennen en te kategorisearjen. Dit hâldt yn dat kompjûters yn steat binne om de komponinten fan in foto automatysk te werkennen.
Se kinne ûnderskied meitsje tusken objekten, bisten en minsken, en se passend labelje.
Ferskate yndustry brûke ôfbyldingserkenning. Bygelyks wurdt ôfbyldingsherkenning brûkt yn befeiligingssystemen om ynbrekkers te identifisearjen en te folgjen. Ek wurdt it brûkt yn radiografy om dokters te helpen by de diagnoaze en behannelingen.
Objektdeteksje
It is de technyk fan it lokalisearjen en herkennen fan items yn in stil of bewegende fisuele media. Oanfragen foar dizze baan omfetsje robots, autonome auto's, en tafersjoch. Bygelyks, de Nest Cam is in hûsfeiligenssysteem dat klanten warskôget as it beweging of lûd detektearret mei objektdeteksje.
Segmentaasje
It proses fan it segmentearjen fan in ôfbylding is it opsplitsen yn in protte segminten, elk mei syn unike eigenskippen. Oanfragen foar dizze baan omfetsje dokumintanalyse, fideoferwurking, en medyske ôfbylding.
Bygelyks it bekende byldbewurkingsprogramma Adobe Photoshop brûkt segmentaasje om ferskate komponinten binnen in ôfbylding te isolearjen en ferskate effekten oan te passen op elk elemint.
Machine Learning begripe
Ien foarbyld fan keunstmjittige yntelliginsje is masine learen. It leart kompjûters om te learen fan gegevens en foarsizzingen te foarmjen basearre op dy gegevens. Sûnder eksplisyt kodearre te wurden, brûkt it statistyske modellen om kompjûters te helpen better te wurden by in bepaalde aktiviteit.
Om it oars te sizzen, masine learen is it proses fan training kompjûters om op har eigen te learen wylst se gegevens as gids nimme.
Gegevens, algoritmen en feedback binne de trije haadkomponinten fan masine learen. De masine learen algoritme moat earst traind wurde op in dataset om patroanen te identifisearjen. Twadder makket it algoritme foarsizzings basearre op in nije dataset mei de learde patroanen.
Uteinlik, nei it ûntfangen fan feedback oer syn foarsizzingen, makket it algoritme oanpassingen. En, it ferbettert syn effisjinsje.
Main Soarten Machine Learning
Begeliede learen
By begeliede learen traint in markearre dataset it algoritme. Dat, ynputen en oerienkommende útgongen binne keppele. Nei it learen om ynputen te koppelen mei útgongen, kin it algoritme útkomsten foarsizze mei farske gegevens.
Applikaasjes lykas ôfbyldingsherkenning, audio-erkenning en natuerlike taalferwurking brûke begeliede learen. Apple's firtuele assistint Siri, bygelyks, brûkt begeliede learen om jo oarders te ynterpretearjen en út te fieren.
Sûnder learen learen
Learje sûnder tafersjoch is in subset fan masine learen. Yn dit gefal wurdt it algoritme leard op in dataset wêr't de yn- en útgongen net keppele binne. Om foarsizzingen te generearjen, moat it algoritme earst leare patroanen en korrelaasjes yn 'e gegevens te werkennen.
Applikaasjes lykas gegevenskompresje, anomalydeteksje en klustering brûke sûnder tafersjoch learen. Bygelyks, Amazon rekommandearret guod oan konsuminten op basis fan har oankeapskiednis en blêdzjengewoanten mei sûnder tafersjoch learen.
Fersterking learen
It giet om ynteraksje mei de omjouwing en it krijen fan feedback yn 'e foarm fan beleannings en boetes. It algoritme krijt de mooglikheid om besluten te nimmen dy't beleannings ferheegje en straffen ferminderje.
Applikaasjes foar dit soarte fan masine learen omfetsje robots, selsridende auto's en gaming. Bygelyks, Google DeepMind's AlphaGo software brûkt fersterking learen om it spultsje fan Go te spyljen.
Relaasje tusken kompjûterfisy en masine learen
Hoe kompjûterfisytaken kinne masine-learen-algoritmen brûke?
Ferskate kompjûterfisytaken, ynklusyf objektidentifikaasje en ôfbyldingskategorisearring, brûke masine learen. In mienskiplike foarm fan masine learen technyk dy't brûkt wurdt is konvolúsjonele neuronale netwurken (CNNs).
It kin patroanen en skaaimerken identifisearje yn ôfbyldings.
Bygelyks, Google Foto's makket gebrûk fan masine-learalgoritmen. It herkent en klassifisearret automatysk foto's op basis fan 'e oanwêzige items en persoanen.
Applikaasjes fan kompjûterfisy en masine learen yn 'e echte wrâld
Ferskate applikaasjes út 'e echte wrâld kombinearje kompjûterfisy en masine learen. In geweldich foarbyld binne selsridende auto's. Se identifisearje en kontrolearje dingen op 'e dyk mei kompjûterfisy.
En se brûke masine-learen-algoritmen om oardielen te meitsjen basearre op dy ynformaasje. Waymo is in selsridende autofirma eigendom fan Alphabet. Foar objekterkenning en mapping kombineart it sawol kompjûterfisy as masinelearen.
Kompjûterfisy en masinelearen wurde ek tegearre brûkt yn 'e medyske yndustry. Se helpe professionals om medyske foto's te ûndersykjen en te helpen by de diagnoaze. Bygelyks, it FDA-goedkard diagnostyske ark IDx-DR brûkt masine learen om retinale foto's te ûndersiikjen en diabetyske retinopathy te finen. It is in betingst dat, as negearre, kin resultearje yn blinens.
Ferskillen tusken masine learen en kompjûterfisy
Soarten Data Employed
De soarten gegevens dy't kompjûterfisy en masine learen brûke ferskille. Masine learen kin in ferskaat oan gegevenstypen behannelje, ynklusyf numerike, tekst- en audiogegevens.
Kompjûterfisy konsintrearret lykwols allinich op fisuele gegevens lykas foto's en fideo's.
Doelen fan elk fjild
Masine learen en kompjûterfisy hawwe ferskate doelen. De haaddoelen fan kompjûterfisy binne it analysearjen en begripe fisuele ynput. Dizze omfetsje ek objektherkenning, bewegings folgjen, en ôfbyldingsanalyse.
Masine-learalgoritmen kinne lykwols brûkt wurde foar alle soarten aktiviteiten.
Kompjûterfisy as in subset fan masine learen
Wylst it in apart gebiet is, wurdt kompjûterfisy ek sjoen as in part fan masine learen.
Ferskate fan 'e metoaden en boarnen brûkt yn masine learen-lykas djip learen, neurale netwurken en klustering - wurde ek brûkt om kompjûterfisy te meitsjen.
Spannende mooglikheden foarút
It potinsjeel foar har krusing wurdt fassinearjender. Mei de foarútgong fan nije technologyen kinne wy ferwachtsje spektakulêre applikaasjes te sjen.
Ien fjild wêr't dizze krusing foaral ynteressant is is robotika. Kompjûterfisy en masine learen sille in wichtige rol spylje by it tastean fan robots om yn yngewikkelde omjouwing te navigearjen.
Se sille ynteraksje mei objekten en minsken as se selsstanniger wurde. Wy kinne ferwachtsje om robots te sjen dy't effisjinter binne yn ferskate taken.
In oar yntrigearjend potinsjeel is firtuele realiteit. Kompjûterfisy en masine learen, mei har fermogen om fisuele ynput te identifisearjen en te analysearjen, kinne minsken tastean om mear natuerlik en yntuïtyf mei firtuele omjouwing om te gean. Wy sille applikaasjes sjen wêrmei't wy de eigentlike en firtuele wrâld soepel kinne kombinearje. It sil nije mooglikheden bringe foar fermaak, ûnderwiis en oare doelen.
De takomst fan kompjûterfisy en masine learen hâldt in protte belofte. Wy sille de kommende jierren noch opmerkliker gebrûk fan dizze domeinen sjen.
Leave a Reply