एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां कंप्यूटर दृश्य डेटा की व्याख्या करने में लोगों की तुलना में अधिक सटीक हों। कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग के क्षेत्र ने इस विचार को साकार किया है।
कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग, एआई के दो महत्वपूर्ण घटक हैं। वे कभी-कभी आपस में उलझ जाते हैं। यहां तक कि उन्हें एक दूसरे के स्थान पर भी इस्तेमाल किया जा सकता है।
हालाँकि, वे अलग-अलग तरीकों वाले अलग-अलग क्षेत्र हैं। इस पोस्ट में, हम कंप्यूटर विज़न और के बीच विरोधाभासों पर चर्चा करेंगे यंत्र अधिगम. जैसे ही हम इन दिलचस्प एआई उपक्षेत्रों का पता लगाते हैं, हमसे जुड़ें।
हमें यह भेद करने की आवश्यकता क्यों है?
कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग दोनों ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के महत्वपूर्ण हिस्से हैं। फिर भी, उनके पास अलग-अलग तरीके और उद्देश्य हैं। उनके बीच के अंतरों को जानकर हम एआई की क्षमता का बेहतर उपयोग कर सकते हैं।
और, हम अपनी परियोजनाओं के लिए सही प्रौद्योगिकी का चयन कर सकते हैं।
आइए एक-एक करके दोनों के बारे में जानें।
कंप्यूटर विजन को समझना
कंप्यूटर की दृश्य दुनिया की व्याख्या करने की क्षमता को कंप्यूटर विजन के रूप में जाना जाता है। इसमें डिजिटल छवियों और वीडियो को समझने और उनका विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षण कंप्यूटर शामिल हैं।
यह तकनीक उसी तरह काम करती है जैसे इंसानों में आंखें और दिमाग काम करते हैं। कंप्यूटर वस्तुओं, चेहरों और पैटर्न को पहचान सकते हैं। वे तस्वीरों से डेटा निकाल सकते हैं। और, वे एल्गोरिदम और मॉडल का उपयोग करके डेटा का मूल्यांकन करते हैं।
कंप्यूटर दृष्टि से स्वास्थ्य सेवा, परिवहन, मनोरंजन और सुरक्षा सहित कई उद्योग लाभान्वित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग चालक रहित कारों का मार्गदर्शन करने और बीमारियों के निदान में डॉक्टरों की सहायता के लिए किया जाता है।
कंप्यूटर विजन के साथ संभावनाएं असीम हैं। और, हमने केवल उनकी क्षमता का पता लगाना शुरू किया है।
कंप्यूटर विजन के मुख्य कार्य
छवि मान्यता
कंप्यूटर दृष्टि का एक महत्वपूर्ण कार्य छवि पहचान है। यह कंप्यूटर सिस्टम को सिखाता है कि डिजिटल तस्वीरों को कैसे पहचाना और वर्गीकृत किया जाए। इसका तात्पर्य यह है कि कंप्यूटर चित्र के घटकों को स्वचालित रूप से पहचानने में सक्षम हैं।
वे वस्तुओं, जानवरों और मनुष्यों के बीच अंतर कर सकते हैं और उन्हें उचित रूप से लेबल कर सकते हैं।
कई उद्योग छवि पहचान को नियोजित करते हैं। उदाहरण के लिए, घुसपैठियों की पहचान करने और उन्हें ट्रैक करने के लिए सुरक्षा प्रणालियों में छवि पहचान का उपयोग किया जाता है। इसके अलावा, निदान और उपचार में डॉक्टरों की सहायता के लिए रेडियोग्राफी में इसका उपयोग किया जाता है।
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
यह स्थिर या गतिमान दृश्य मीडिया में वस्तुओं का पता लगाने और पहचानने की तकनीक है। इस नौकरी के लिए आवेदनों में रोबोट, स्वायत्त कार और निगरानी शामिल हैं। उदाहरण के लिए, नेस्ट कैम एक घरेलू सुरक्षा प्रणाली है जो वस्तुओं का पता लगाने का उपयोग करके गति या ध्वनि का पता लगाने पर ग्राहकों को सचेत करती है।
विभाजन
एक तस्वीर को खंडित करने की प्रक्रिया इसे कई खंडों में विभाजित कर रही है, प्रत्येक अपने अद्वितीय गुणों के साथ। इस नौकरी के लिए आवेदनों में दस्तावेज़ विश्लेषण, वीडियो प्रोसेसिंग और मेडिकल इमेजिंग शामिल हैं।
उदाहरण के लिए, प्रसिद्ध चित्र संपादन प्रोग्राम Adobe Photoshop एक छवि के भीतर विभिन्न घटकों को अलग करने और प्रत्येक तत्व पर विभिन्न प्रभाव लागू करने के लिए विभाजन को नियोजित करता है।
मशीन लर्निंग को समझना
का एक उदाहरण कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन लर्निंग है। यह कंप्यूटर को डेटा से सीखना और उस डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करना सिखा रहा है। स्पष्ट रूप से कोड किए बिना, यह कंप्यूटरों को किसी विशेष गतिविधि में बेहतर होने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है।
दूसरे तरीके से रखने के लिए, मशीन लर्निंग प्रशिक्षण की प्रक्रिया है डेटा को अपने गाइड के रूप में लेते हुए कंप्यूटर अपने आप सीखने के लिए।
डेटा, एल्गोरिदम और फीडबैक मशीन लर्निंग के तीन मुख्य घटक हैं। मशीन सीखने एल्गोरिदम पैटर्न की पहचान करने के लिए पहले डेटासेट पर प्रशिक्षित होना चाहिए। दूसरा, एल्गोरिथ्म सीखे हुए पैटर्न का उपयोग करके एक नए डेटासेट के आधार पर भविष्यवाणी करता है।
अंततः, इसकी भविष्यवाणियों पर प्रतिक्रिया प्राप्त करने के बाद, एल्गोरिथम समायोजन करता है। और, यह इसकी दक्षता को बढ़ाता है।
मशीन लर्निंग के मुख्य प्रकार
पर्यवेक्षित अध्ययन
पर्यवेक्षित शिक्षण में, एक लेबल किया गया डेटासेट एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करता है। इसलिए, इनपुट और मैचिंग आउटपुट जोड़े जाते हैं। आउटपुट के साथ इनपुट्स को पेयर करना सीखने के बाद, एल्गोरिथ्म नए डेटा का उपयोग करके परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है।
छवि पहचान, ऑडियो पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे अनुप्रयोग पर्यवेक्षित शिक्षण को नियोजित करते हैं। Apple का वर्चुअल असिस्टेंट सिरी, उदाहरण के लिए, आपके आदेशों की व्याख्या करने और उन्हें पूरा करने के लिए पर्यवेक्षित शिक्षण को नियोजित करता है।
अनसुनी हुई पढ़ाई
अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। इस मामले में, एल्गोरिदम को डेटासेट पर सिखाया जाता है जहां इनपुट और आउटपुट जोड़े नहीं जाते हैं। भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए, एल्गोरिथ्म को पहले डेटा में पैटर्न और सहसंबंधों को पहचानना सीखना चाहिए।
डेटा कम्प्रेशन, विसंगति का पता लगाने और क्लस्टरिंग जैसे एप्लिकेशन अनसुनी शिक्षा को नियोजित करते हैं। उदाहरण के लिए, वीरांगना उपभोक्ताओं को उनके खरीद इतिहास और अनपर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके ब्राउज़ करने की आदतों के आधार पर वस्तुओं की सिफारिश करता है।
सुदृढीकरण सीखना
इसमें पर्यावरण के साथ बातचीत करना और पुरस्कार और दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करना शामिल है। एल्गोरिथ्म निर्णय लेने की क्षमता प्राप्त करता है जो पुरस्कार बढ़ाता है और दंड कम करता है।
इस तरह के मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों में रोबोट, सेल्फ-ड्राइविंग कार और गेमिंग शामिल हैं। उदाहरण के लिए, Google DeepMind's AlphaGo सॉफ्टवेयर गो के खेल को खेलने के लिए सुदृढीकरण सीखने को नियोजित करता है।
कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग के बीच संबंध
कंप्यूटर विजन कार्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कैसे कर सकते हैं?
ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन और पिक्चर वर्गीकरण सहित कई कंप्यूटर विज़न कार्य, मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। मशीन लर्निंग तकनीक का एक सामान्य रूप जो नियोजित है दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन)।
यह चित्रों में पैटर्न और विशेषताओं की पहचान कर सकता है।
उदाहरण के लिए: Google चित्र मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है। यह स्वचालित रूप से मौजूद वस्तुओं और व्यक्तियों के आधार पर तस्वीरों को पहचानता और वर्गीकृत करता है।
वास्तविक दुनिया में कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग
कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग कंप्यूटर दृष्टि और मशीन सीखने को जोड़ते हैं। एक बेहतरीन उदाहरण सेल्फ ड्राइविंग कार है। वे कंप्यूटर दृष्टि से सड़क पर चीजों की पहचान और निगरानी करते हैं।
और, वे उस जानकारी के आधार पर निर्णय लेने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। Waymo अल्फाबेट के स्वामित्व वाली सेल्फ-ड्राइविंग कार कंपनी है। ऑब्जेक्ट रिकग्निशन और मैपिंग के लिए, यह कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग दोनों को जोड़ती है।
चिकित्सा उद्योग में भी कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग का एक साथ उपयोग किया जाता है। वे पेशेवरों को चिकित्सा चित्रों की जांच करने और निदान में सहायता करने में सहायता करते हैं। उदाहरण के लिए, एफडीए-अनुमोदित डायग्नोस्टिक टूल आईडीएक्स-डीआर रेटिनल चित्रों की जांच करने और डायबिटिक रेटिनोपैथी का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है। यह एक ऐसी स्थिति है, जिसे नजरअंदाज करने पर अंधापन हो सकता है।
मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विजन के बीच अंतर
नियोजित डेटा के प्रकार
कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा के प्रकार अलग-अलग होते हैं। मशीन लर्निंग संख्यात्मक, पाठ और ऑडियो डेटा सहित विभिन्न प्रकार के डेटा को संभाल सकता है।
हालाँकि, कंप्यूटर दृष्टि केवल पर केंद्रित है दृश्य डेटा फ़ोटो और वीडियो की तरह।
प्रत्येक क्षेत्र के लक्ष्य
मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न के विभिन्न उद्देश्य हैं। कंप्यूटर दृष्टि का मुख्य लक्ष्य दृश्य इनपुट का विश्लेषण और समझना है। इनमें ऑब्जेक्ट रिकग्निशन, मोशन ट्रैकिंग और पिक्चर एनालिसिस भी शामिल हैं।
हालाँकि, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग सभी प्रकार की गतिविधियों के लिए किया जा सकता है।
मशीन लर्निंग के सबसेट के रूप में कंप्यूटर विजन
जबकि यह एक अलग क्षेत्र है, कंप्यूटर विजन को मशीन लर्निंग के एक भाग के रूप में भी देखा जाता है।
मशीन लर्निंग में उपयोग की जाने वाली कई विधियाँ और संसाधन—जैसे ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना, तंत्रिका नेटवर्क और क्लस्टरिंग-का उपयोग कंप्यूटर दृष्टि बनाने के लिए भी किया जाता है।
आगे रोमांचक संभावनाएं
उनके प्रतिच्छेदन की संभावना अधिक आकर्षक होती जा रही है। नई तकनीकों की प्रगति के साथ, हम शानदार अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं।
एक क्षेत्र जहां यह चौराहा विशेष रूप से दिलचस्प है वह रोबोटिक्स है। कंप्यूटर दृष्टि और मशीन लर्निंग रोबोट को जटिल परिवेश को नेविगेट करने की अनुमति देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।
वे वस्तुओं और मनुष्यों के साथ बातचीत करेंगे क्योंकि वे अधिक स्वतंत्र हो जाते हैं। हम ऐसे रोबोट देखने की उम्मीद कर सकते हैं जो विभिन्न कामों में अधिक कुशल हों।
एक और पेचीदा क्षमता आभासी वास्तविकता है। कंप्यूटर दृष्टि और मशीन लर्निंग, दृश्य इनपुट की पहचान और विश्लेषण करने की उनकी क्षमता के साथ, मनुष्यों को आभासी परिवेश के साथ अधिक स्वाभाविक और सहज रूप से जुड़ने की अनुमति दे सकते हैं। हम ऐसे एप्लिकेशन देखेंगे जो हमें वास्तविक और आभासी दुनिया को सुचारू रूप से संयोजित करने की अनुमति देते हैं। यह मनोरंजन, शिक्षा और अन्य उद्देश्यों के लिए नई संभावनाएं लाएगा।
कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग का भविष्य बहुत उम्मीदें रखता है। हम अगले वर्षों में इन डोमेन के और भी उल्लेखनीय उपयोग देखेंगे।
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