Zamislite svijet u kojem su računala preciznija od ljudi u tumačenju vizualnih podataka. Polja računalnog vida i strojnog učenja učinila su ovu ideju stvarnošću.
Računalni vid i strojno učenje dvije su ključne komponente umjetne inteligencije. Ponekad se međusobno brkaju. Mogu se čak koristiti naizmjenično.
Međutim, to su odvojena područja s različitim metodama. U ovom postu raspravljat ćemo o kontrastima između računalnog vida i stroj za učenje. Pridružite nam se dok istražujemo ova intrigantna potpodručja umjetne inteligencije.
Zašto trebamo praviti ovu razliku?
I računalni vid i strojno učenje ključni su dijelovi umjetne inteligencije. Ipak, imaju različite metodologije i ciljeve. Poznavanjem razlika među njima možemo bolje iskoristiti potencijal umjetne inteligencije.
I možemo odabrati pravu tehnologiju za naše projekte.
Prođimo ih oboje jednog po jednog.
Razumijevanje računalnog vida
Sposobnost računala da interpretiraju vizualni svijet poznata je kao računalni vid. Uključuje obuku računala za razumijevanje i analizu digitalnih slika i videa.
Ova tehnologija funkcionira poput očiju i mozga kod ljudi. Računala mogu prepoznati objekte, lica i uzorke. Oni mogu izvući podatke iz fotografija. I procjenjuju podatke pomoću algoritama i modela.
Nekoliko industrija, uključujući zdravstvo, transport, zabavu i sigurnost, mogu imati koristi od računalnog vida. Na primjer, računalni vid se koristi za vođenje automobila bez vozača i pomoć liječnicima u dijagnozi bolesti.
Mogućnosti računalnog vida su neograničene. A tek smo počeli istraživati njihov potencijal.
Glavni zadaci računalnog vida
Prepoznavanje slika
Ključna funkcija računalnog vida je prepoznavanje slike. Uči računalne sustave kako prepoznati i kategorizirati digitalne slike. To implicira da su računala sposobna automatski prepoznati komponente slike.
Mogu razlikovati predmete, životinje i ljude te ih na odgovarajući način označiti.
Nekoliko industrija koristi prepoznavanje slike. Na primjer, prepoznavanje slike koristi se u sigurnosnim sustavima za prepoznavanje i praćenje uljeza. Također, koristi se u radiografiji kao pomoć liječnicima u dijagnozi i liječenju.
Otkrivanje objekta
To je tehnika lociranja i prepoznavanja predmeta u nepokretnom ili pokretnom vizualnom mediju. Prijave za ovaj posao uključuju robote, autonomne automobile i nadzor. Na primjer, Nest Cam je kućni sigurnosni sustav koji upozorava korisnike kada otkrije pokret ili zvuk pomoću detekcije predmeta.
Segmentacija
Proces segmentiranja slike rastavlja je na mnoge segmente, svaki sa svojim jedinstvenim svojstvima. Prijave za ovaj posao uključuju analizu dokumenata, obradu videa i medicinsko snimanje.
Na primjer, dobro poznati program za uređivanje slika Adobe Photoshop koristi segmentaciju kako bi izolirao različite komponente unutar slike i primijenio različite efekte na svaki element.
Razumijevanje strojnog učenja
Jedan primjer umjetna inteligencija je strojno učenje. Uči računala da uče iz podataka i oblikuju predviđanja na temelju tih podataka. Bez da je eksplicitno kodiran, koristi statističke modele kako bi pomogao računalima da postanu bolja u određenoj aktivnosti.
Drugačije rečeno, strojno učenje je proces obuke računala uče sama uzimajući podatke kao vodič.
Podaci, algoritmi i povratne informacije tri su glavne komponente strojnog učenja. The algoritam strojnog učenja mora prvo biti obučen na skupu podataka za prepoznavanje uzoraka. Drugo, algoritam daje predviđanja na temelju novog skupa podataka koristeći naučene obrasce.
U konačnici, nakon što primi povratnu informaciju o svojim predviđanjima, algoritam vrši prilagodbe. I povećava njegovu učinkovitost.
Glavne vrste strojnog učenja
Nadzirano učenje
U nadziranom učenju, označeni skup podataka trenira algoritam. Dakle, ulazi i odgovarajući izlazi su upareni. Nakon što nauči upariti ulaze s izlazima, algoritam može predvidjeti ishode pomoću svježih podataka.
Aplikacije kao što su prepoznavanje slika, prepoznavanje zvuka i obrada prirodnog jezika koriste nadzirano učenje. Appleov virtualni asistent Siri, na primjer, koristi učenje pod nadzorom za tumačenje i izvršavanje vaših naredbi.
Učenje bez nadzora
Učenje bez nadzora podskup je strojnog učenja. U ovom slučaju, algoritam se uči na skupu podataka gdje ulazi i izlazi nisu upareni. Da bi generirao predviđanja, algoritam prvo mora naučiti prepoznati uzorke i korelacije u podacima.
Aplikacije poput kompresije podataka, otkrivanja anomalija i klasteriranja koriste učenje bez nadzora. Na primjer, Amazon preporučuje robu potrošačima na temelju njihove povijesti kupovine i navika pregledavanja korištenjem učenja bez nadzora.
Ojačavanje učenja
Uključuje interakciju s okolinom i dobivanje povratnih informacija u obliku nagrada i kazni. Algoritam dobiva mogućnost donošenja odluka koje povećavaju nagrade i smanjuju kazne.
Prijave za ovu vrstu strojnog učenja uključuju robote, samovozeće automobile i igrice. Na primjer, Google DeepMind's AlphaGo softver koristi učenje s pojačanjem za igranje igre Go.
Odnos između računalnog vida i strojnog učenja
Kako zadaci računalnog vida mogu koristiti algoritme strojnog učenja?
Nekoliko zadataka računalnog vida, uključujući identifikaciju objekata i kategorizaciju slika, koristi strojno učenje. Uobičajeni oblik tehnike strojnog učenja koji se koristi je konvolucijske neuronske mreže (CNN-ovi).
Može prepoznati uzorke i karakteristike na slikama.
Na primjer, Google Slike koristi algoritme strojnog učenja. Automatski prepoznaje i klasificira fotografije na temelju prisutnih predmeta i pojedinaca.
Primjene računalnog vida i strojnog učenja u stvarnom svijetu
Nekoliko aplikacija iz stvarnog svijeta kombinira računalni vid i strojno učenje. Sjajan primjer su samovozeći automobili. Računalnim vidom identificiraju i nadziru stvari na cesti.
I koriste algoritme strojnog učenja za donošenje prosudbi na temelju tih informacija. Waymo je tvrtka za samovozeće automobile u vlasništvu Alphabeta. Za prepoznavanje objekata i mapiranje, kombinira računalni vid i strojno učenje.
Računalni vid i strojno učenje koriste se zajedno i u medicinskoj industriji. Oni pomažu stručnjacima da pregledaju medicinske slike i pomažu u dijagnozi. Na primjer, dijagnostički alat IDx-DR koji je odobrila FDA koristi strojno učenje za ispitivanje slika mrežnice i pronalaženje dijabetičke retinopatije. To je stanje koje, ako se zanemari, može dovesti do sljepoće.
Razlike između strojnog učenja i računalnog vida
Vrste korištenih podataka
Vrste podataka koje koriste računalni vid i strojno učenje razlikuju se. Strojno učenje može rukovati različitim vrstama podataka, uključujući numeričke, tekstualne i audio podatke.
Međutim, računalni vid koncentrira se samo na vizualni podaci poput fotografija i videozapisa.
Ciljevi svakog polja
Strojno učenje i računalni vid imaju različite ciljeve. Glavni ciljevi računalnog vida su analiza i razumijevanje vizualnog unosa. To također uključuje prepoznavanje objekata, praćenje pokreta i analizu slike.
Međutim, algoritmi strojnog učenja mogu se koristiti za sve vrste aktivnosti.
Računalni vid kao podskup strojnog učenja
Iako je zasebno područje, računalni vid se također smatra dijelom strojnog učenja.
Nekoliko metoda i resursa koji se koriste u strojnom učenju—kao što su duboko učenje, neuronske mreže i klasteriranje—također se koriste za stvaranje računalnog vida.
Pred vama su uzbudljive mogućnosti
Potencijal za njihovo križanje postaje sve fascinantniji. S napretkom novih tehnologija, možemo očekivati spektakularne primjene.
Jedno područje u kojem je ovo sjecište posebno zanimljivo je robotika. Računalni vid i strojno učenje igrat će važnu ulogu u omogućavanju robotima da se snalaze u kompliciranom okruženju.
Oni će komunicirati s predmetima i ljudima kako budu postajali neovisniji. Možemo očekivati robote koji su učinkovitiji u raznim poslovima.
Drugi intrigantni potencijal je virtualna stvarnost. Računalni vid i strojno učenje, sa svojom sposobnošću prepoznavanja i analiziranja vizualnog unosa, mogu omogućiti ljudima da se prirodnije i intuitivnije bave virtualnim okruženjem. Vidjet ćemo aplikacije koje nam omogućuju glatko kombiniranje stvarnog i virtualnog svijeta. Otvorit će nove mogućnosti za zabavu, obrazovanje i druge svrhe.
Budućnost računalnog vida i strojnog učenja mnogo obećava. Vidjet ćemo još značajniju upotrebu ovih domena u sljedećim godinama.
Ostavi odgovor