એવી દુનિયાની કલ્પના કરો જ્યાં વિઝ્યુઅલ ડેટાનું અર્થઘટન કરવામાં લોકો કરતાં કમ્પ્યુટર્સ વધુ સચોટ હોય. કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગના ક્ષેત્રોએ આ વિચારને વાસ્તવિક બનાવ્યો છે.
કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ, એઆઈના બે નિર્ણાયક ઘટકો છે. તેઓ ક્યારેક એકબીજા સાથે મૂંઝવણમાં હોય છે. તેઓ એકબીજાના બદલે વાપરી શકાય છે.
જો કે, તેઓ અલગ પદ્ધતિઓ સાથે અલગ વિસ્તારો છે. આ પોસ્ટમાં, અમે કમ્પ્યુટર વિઝન અને વચ્ચેના વિરોધાભાસની ચર્ચા કરીશું મશીન શિક્ષણ. અમે આ રસપ્રદ AI સબફિલ્ડ્સનું અન્વેષણ કરીએ ત્યારે અમારી સાથે જોડાઓ.
શા માટે આપણે આ તફાવત કરવાની જરૂર છે?
કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ બંને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના નિર્ણાયક ભાગો છે. તેમ છતાં, તેમની પાસે વિવિધ પદ્ધતિઓ અને ઉદ્દેશ્યો છે. તેમની વચ્ચેના તફાવતોને જાણીને આપણે AI ની સંભવિતતાનો વધુ સારી રીતે ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.
અને, અમે અમારા પ્રોજેક્ટ માટે યોગ્ય ટેકનોલોજી પસંદ કરી શકીએ છીએ.
ચાલો એક પછી એક તે બંને પર જઈએ.
કમ્પ્યુટર વિઝનને સમજવું
દ્રશ્ય વિશ્વનું અર્થઘટન કરવાની કમ્પ્યુટરની ક્ષમતાને કમ્પ્યુટર વિઝન તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. તેમાં ડિજિટલ ઈમેજીસ અને વિડીયોને સમજવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે તાલીમ કોમ્પ્યુટરનો સમાવેશ થાય છે.
આ ટેક્નોલોજી માણસોમાં આંખો અને મગજ કેવી રીતે કામ કરે છે તે રીતે કામ કરે છે. કમ્પ્યુટર વસ્તુઓ, ચહેરા અને પેટર્નને ઓળખી શકે છે. તેઓ ફોટામાંથી ડેટા કાઢી શકે છે. અને, તેઓ અલ્ગોરિધમ્સ અને મોડલ્સનો ઉપયોગ કરીને ડેટાનું મૂલ્યાંકન કરે છે.
હેલ્થકેર, ટ્રાન્સપોર્ટેશન, મનોરંજન અને સુરક્ષા સહિત અનેક ઉદ્યોગોને કોમ્પ્યુટર વિઝનનો લાભ મળી શકે છે. દાખલા તરીકે, કોમ્પ્યુટર વિઝનનો ઉપયોગ ડ્રાઇવર વિનાની કારને માર્ગદર્શન આપવા અને બીમારીના નિદાનમાં ડોકટરોને મદદ કરવા માટે થાય છે.
કમ્પ્યુટર વિઝન સાથેની શક્યતાઓ અમર્યાદિત છે. અને, અમે ફક્ત તેમની સંભવિતતા શોધવાનું શરૂ કર્યું છે.
કમ્પ્યુટર વિઝનના મુખ્ય કાર્યો
છબી ઓળખ
કમ્પ્યુટર વિઝનનું એક નિર્ણાયક કાર્ય ઇમેજ ઓળખ છે. તે કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સને શીખવે છે કે કેવી રીતે ડિજિટલ ચિત્રોને ઓળખવા અને વર્ગીકૃત કરવા. આ સૂચવે છે કે કમ્પ્યુટર્સ ચિત્રના ઘટકોને આપમેળે ઓળખવામાં સક્ષમ છે.
તેઓ વસ્તુઓ, પ્રાણીઓ અને મનુષ્યો વચ્ચે તફાવત કરી શકે છે અને તેમને યોગ્ય રીતે લેબલ કરી શકે છે.
કેટલાક ઉદ્યોગો ઇમેજ રેકગ્નિશનનો ઉપયોગ કરે છે. દાખલા તરીકે, ઘુસણખોરોને ઓળખવા અને ટ્રેક કરવા માટે સુરક્ષા સિસ્ટમોમાં ઈમેજ રેકગ્નિશનનો ઉપયોગ થાય છે. ઉપરાંત, તેનો ઉપયોગ નિદાન અને સારવારમાં ડોકટરોને મદદ કરવા માટે રેડિયોગ્રાફીમાં થાય છે.
ઑબ્જેક્ટ શોધ
તે સ્થિર અથવા મૂવિંગ વિઝ્યુઅલ મીડિયામાં વસ્તુઓને શોધવા અને ઓળખવાની તકનીક છે. આ નોકરી માટેની અરજીઓમાં રોબોટ્સ, ઓટોનોમસ કાર અને સર્વેલન્સનો સમાવેશ થાય છે. દાખલા તરીકે, ધ માળો કેમ એક હોમ સિક્યુરિટી સિસ્ટમ છે જે ગ્રાહકોને ચેતવે છે જ્યારે તે ઑબ્જેક્ટ ડિટેક્શનનો ઉપયોગ કરીને ગતિ અથવા અવાજ શોધે છે.
વિભાગીય
ચિત્રને વિભાજિત કરવાની પ્રક્રિયા તેને ઘણા ભાગોમાં વિભાજિત કરી રહી છે, દરેક તેના અનન્ય ગુણધર્મો સાથે. આ નોકરી માટેની અરજીઓમાં દસ્તાવેજ વિશ્લેષણ, વીડિયો પ્રોસેસિંગ અને મેડિકલ ઇમેજિંગનો સમાવેશ થાય છે.
દાખલા તરીકે, જાણીતો પિક્ચર એડિટિંગ પ્રોગ્રામ એડોબ ફોટોશોપ ઇમેજમાં વિવિધ ઘટકોને અલગ કરવા અને દરેક ઘટક પર વિવિધ અસરો લાગુ કરવા માટે વિભાજનનો ઉપયોગ કરે છે.
મશીન લર્નિંગને સમજવું
નું એક ઉદાહરણ કૃત્રિમ બુદ્ધિ મશીન લર્નિંગ છે. તે કોમ્પ્યુટરને ડેટામાંથી શીખવાનું શીખવે છે અને તે ડેટાના આધારે આગાહીઓ રચે છે. સ્પષ્ટપણે કોડેડ કર્યા વિના, તે કમ્પ્યુટર્સને ચોક્કસ પ્રવૃત્તિમાં વધુ સારી રીતે મદદ કરવા માટે આંકડાકીય મોડલ્સનો ઉપયોગ કરે છે.
બીજી રીતે કહીએ તો, મશીન લર્નિંગ એ તાલીમની પ્રક્રિયા છે તેમના માર્ગદર્શિકા તરીકે ડેટા લેતી વખતે કમ્પ્યુટર્સ પોતાની જાતે શીખવા માટે.
ડેટા, અલ્ગોરિધમ્સ અને ફીડબેક એ મશીન લર્નિંગના ત્રણ મુખ્ય ઘટકો છે. આ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ દાખલાઓને ઓળખવા માટે સૌ પ્રથમ ડેટાસેટ પર પ્રશિક્ષિત હોવું જોઈએ. બીજું, એલ્ગોરિધમ શીખેલા દાખલાઓનો ઉપયોગ કરીને નવા ડેટાસેટના આધારે આગાહી કરે છે.
આખરે, તેની આગાહીઓ પર પ્રતિસાદ પ્રાપ્ત કર્યા પછી, અલ્ગોરિધમ ગોઠવણો કરે છે. અને, તે તેની કાર્યક્ષમતા વધારે છે.
મશીન લર્નિંગના મુખ્ય પ્રકારો
નિરીક્ષણ લર્નિંગ
નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણમાં, લેબલ થયેલ ડેટાસેટ એલ્ગોરિધમને તાલીમ આપે છે. તેથી, ઇનપુટ્સ અને મેચિંગ આઉટપુટ જોડી દેવામાં આવે છે. આઉટપુટ સાથે ઇનપુટ્સની જોડી કરવાનું શીખ્યા પછી, અલ્ગોરિધમ તાજા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પરિણામોની આગાહી કરી શકે છે.
ઇમેજ રેકગ્નિશન, ઑડિયો રેકગ્નિશન અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ જેવી ઍપ્લિકેશનો નિરીક્ષિત શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે. એપલના વર્ચ્યુઅલ સહાયક સિરી, ઉદાહરણ તરીકે, તમારા ઓર્ડરનું અર્થઘટન અને અમલ કરવા માટે નિરીક્ષિત શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે.
અનસપ્રિવિઝન લર્નિંગ
અસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ એ મશીન લર્નિંગનો સબસેટ છે. આ કિસ્સામાં, અલ્ગોરિધમ એ ડેટાસેટ પર શીખવવામાં આવે છે જ્યાં ઇનપુટ્સ અને આઉટપુટની જોડી કરવામાં આવતી નથી. આગાહીઓ જનરેટ કરવા માટે, અલ્ગોરિધમને પહેલા ડેટામાં પેટર્ન અને સહસંબંધોને ઓળખવાનું શીખવું જોઈએ.
ડેટા કમ્પ્રેશન, વિસંગતતા શોધ, અને ક્લસ્ટરિંગ જેવી એપ્લિકેશનો અસુરક્ષિત શિક્ષણને રોજગારી આપે છે. દાખલા તરીકે, એમેઝોન ગ્રાહકોને તેમના ખરીદીના ઇતિહાસ અને બ્રાઉઝિંગની આદતોના આધારે અસુરક્ષિત શિક્ષણનો ઉપયોગ કરીને માલની ભલામણ કરે છે.
મજબૂતીકરણ શીખવી
તેમાં પર્યાવરણ સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને પુરસ્કારો અને દંડના રૂપમાં પ્રતિસાદ મેળવવાનો સમાવેશ થાય છે. અલ્ગોરિધમ એવા નિર્ણયો લેવાની ક્ષમતા મેળવે છે જે પુરસ્કારોમાં વધારો કરે છે અને દંડ ઘટાડે છે.
આ પ્રકારના મશીન લર્નિંગ માટેની અરજીઓમાં રોબોટ્સ, સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને ગેમિંગનો સમાવેશ થાય છે. દાખલા તરીકે, Google DeepMind's આલ્ફાગો સોફ્ટવેર ગોની રમત રમવા માટે રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે.
કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ વચ્ચેનો સંબંધ
કમ્પ્યુટર વિઝન ટાસ્ક કેવી રીતે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરી શકે છે?
ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને ચિત્ર વર્ગીકરણ સહિત કેટલાક કમ્પ્યુટર વિઝન કાર્યો, મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે. મશીન લર્નિંગ ટેકનિકનું એક સામાન્ય સ્વરૂપ જે કાર્યરત છે કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (CNNs).
તે ચિત્રોમાં પેટર્ન અને લાક્ષણિકતાઓને ઓળખી શકે છે.
દાખલા તરીકે, ગૂગલ પિક્ચર્સ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. તે હાજર વસ્તુઓ અને વ્યક્તિઓના આધારે ફોટોગ્રાફ્સને આપમેળે ઓળખે છે અને તેનું વર્ગીકરણ કરે છે.
વાસ્તવિક દુનિયામાં કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગની એપ્લિકેશન
કેટલીક વાસ્તવિક દુનિયાની એપ્લિકેશનો કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગને જોડે છે. એક ઉત્તમ ઉદાહરણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર છે. તેઓ કમ્પ્યુટર વિઝન વડે રસ્તા પરની વસ્તુઓને ઓળખે છે અને તેનું નિરીક્ષણ કરે છે.
અને, તેઓ તે માહિતીના આધારે નિર્ણય લેવા માટે મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. વેઇમો આલ્ફાબેટની માલિકીની સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર પેઢી છે. ઑબ્જેક્ટ ઓળખ અને મેપિંગ માટે, તે કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ બંનેને જોડે છે.
તબીબી ઉદ્યોગમાં પણ કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગનો એકસાથે ઉપયોગ થાય છે. તેઓ વ્યાવસાયિકોને તબીબી ચિત્રોની તપાસ કરવામાં મદદ કરે છે અને નિદાનમાં મદદ કરે છે. દા.ત. તે એવી સ્થિતિ છે કે, જો અવગણવામાં આવે તો, અંધત્વમાં પરિણમી શકે છે.
મશીન લર્નિંગ અને કમ્પ્યુટર વિઝન વચ્ચેનો તફાવત
કાર્યરત ડેટાના પ્રકાર
કોમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરતા ડેટાના પ્રકારો અલગ પડે છે. મશીન લર્નિંગ સંખ્યાત્મક, ટેક્સ્ટ અને ઑડિઓ ડેટા સહિત વિવિધ પ્રકારના ડેટાને હેન્ડલ કરી શકે છે.
જો કે, કોમ્પ્યુટર વિઝન પર જ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે દ્રશ્ય માહિતી જેમ કે ફોટા અને વિડિયો.
દરેક ક્ષેત્રના લક્ષ્યો
મશીન લર્નિંગ અને કોમ્પ્યુટર વિઝનના વિવિધ હેતુઓ છે. કમ્પ્યુટર વિઝનના મુખ્ય ધ્યેયો વિઝ્યુઅલ ઇનપુટનું વિશ્લેષણ અને સમજણ છે. આમાં ઑબ્જેક્ટ ઓળખ, ગતિ ટ્રેકિંગ અને ચિત્ર વિશ્લેષણનો પણ સમાવેશ થાય છે.
જો કે, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ તમામ પ્રકારની પ્રવૃત્તિઓ માટે થઈ શકે છે.
મશીન લર્નિંગના સબસેટ તરીકે કમ્પ્યુટર વિઝન
જ્યારે તે એક અલગ ક્ષેત્ર છે, ત્યારે કમ્પ્યુટર વિઝનને મશીન લર્નિંગના એક ભાગ તરીકે પણ જોવામાં આવે છે.
મશીન લર્નિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાતી ઘણી પદ્ધતિઓ અને સંસાધનો - જેમ કે ઊંડા શિક્ષણ, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને ક્લસ્ટરીંગનો ઉપયોગ કમ્પ્યુટર વિઝન બનાવવા માટે પણ થાય છે.
આગળ ઉત્તેજક શક્યતાઓ
તેમના આંતરછેદની સંભાવના વધુ આકર્ષક બની રહી છે. નવી ટેકનોલોજીના વિકાસ સાથે, અમે અદભૂત એપ્લિકેશનો જોવાની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ.
એક ક્ષેત્ર જ્યાં આ આંતરછેદ ખાસ કરીને રસપ્રદ છે તે રોબોટિક્સ છે. કોમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ રોબોટ્સને જટિલ વાતાવરણમાં નેવિગેટ કરવાની મંજૂરી આપવામાં મહત્વની ભૂમિકા ભજવશે.
તેઓ પદાર્થો અને મનુષ્યો સાથે સંપર્ક કરશે કારણ કે તેઓ વધુ સ્વતંત્ર થશે. અમે રોબોટ્સ જોવાની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ જે વિવિધ કાર્યોમાં વધુ કાર્યક્ષમ છે.
અન્ય રસપ્રદ સંભવિત વર્ચ્યુઅલ વાસ્તવિકતા છે. કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગ, વિઝ્યુઅલ ઇનપુટને ઓળખવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવાની તેમની ક્ષમતા સાથે, માનવોને વર્ચ્યુઅલ આસપાસના વાતાવરણ સાથે વધુ કુદરતી અને સાહજિક રીતે જોડાવા દે છે. અમે એપ્લીકેશનો જોઈશું જે અમને વાસ્તવિક અને વર્ચ્યુઅલ વિશ્વને સરળતાથી જોડવાની મંજૂરી આપે છે. તે મનોરંજન, શિક્ષણ અને અન્ય હેતુઓ માટે નવી શક્યતાઓ લાવશે.
કમ્પ્યુટર વિઝન અને મશીન લર્નિંગનું ભવિષ્ય ઘણું વચન આપે છે. અમે આગામી વર્ષોમાં આ ડોમેન્સના વધુ નોંધપાત્ર ઉપયોગો જોઈશું.
એક જવાબ છોડો