Képzeljen el egy olyan világot, ahol a számítógépek pontosabban értelmezik a vizuális adatokat, mint az emberek. A számítógépes látás és a gépi tanulás területe ezt az ötletet valóra váltotta.
A számítógépes látás és a gépi tanulás az AI két kulcsfontosságú összetevője. Néha összetévesztik őket. Akár felváltva is használhatók.
Ezek azonban külön területek, eltérő módszerekkel. Ebben a bejegyzésben a számítógépes látás és a gépi tanulás. Csatlakozzon hozzánk, amikor felfedezzük ezeket az érdekes AI-alterületeket.
Miért kell ezt a különbséget tennünk?
Mind a számítógépes látás, mind a gépi tanulás a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú részei. Ennek ellenére eltérő módszerekkel és célokkal rendelkeznek. Ha ismerjük a köztük lévő különbségeket, jobban ki tudjuk használni az AI-ban rejlő lehetőségeket.
És kiválaszthatjuk a megfelelő technológiát projektjeinkhez.
Nézzük végig mindkettőt egyenként.
A számítógépes látás megértése
A számítógépek képességét a vizuális világ értelmezésére számítógépes látásnak nevezzük. Tartalmazza a digitális képek és videók megértéséhez és elemzéséhez szükséges oktató számítógépeket.
Ez a technológia úgy működik, mint ahogyan a szem és az agy az embereknél. A számítógépek képesek felismerni a tárgyakat, arcokat és mintákat. Adatokat tudnak kinyerni a fényképekből. És algoritmusok és modellek segítségével értékelik az adatokat.
Számos iparág, köztük az egészségügy, a közlekedés, a szórakoztatás és a biztonság profitálhat a számítógépes látásból. A számítógépes látást például arra használják, hogy irányítsák a vezető nélküli autókat, és segítsék az orvosokat a betegségek diagnosztizálásában.
A számítógépes látás lehetőségei határtalanok. És még csak elkezdtük feltárni a lehetőségeket.
A számítógépes látás fő feladatai
Képfelismerés
A számítógépes látás egyik kulcsfontosságú funkciója a képfelismerés. Megtanítja a számítógépes rendszereket a digitális képek felismerésére és kategorizálására. Ez azt jelenti, hogy a számítógépek képesek automatikusan felismerni a kép összetevőit.
Meg tudják különböztetni a tárgyakat, az állatokat és az embereket, és megfelelően címkézik őket.
Számos iparág alkalmaz képfelismerést. A képfelismerést például biztonsági rendszerekben használják a behatolók azonosítására és nyomon követésére. Ezenkívül a radiográfiában is használják, hogy segítse az orvosokat a diagnózisban és a kezelésekben.
Objektumfelismerés
Ez egy álló vagy mozgó vizuális médiában lévő elemek megtalálásának és felismerésének technikája. Az erre a munkára pályázók között szerepelnek robotok, autonóm autók és felügyelet. Például a Nest Cam egy otthoni biztonsági rendszer, amely tárgyérzékeléssel figyelmezteti az ügyfeleket, ha mozgást vagy hangot észlel.
szegmentálás
A kép szegmentálásának folyamata számos szegmensre bontja, amelyek mindegyike egyedi tulajdonságokkal rendelkezik. Az erre a munkára vonatkozó pályázatok közé tartozik a dokumentumelemzés, a videofeldolgozás és az orvosi képalkotás.
Például a jól ismert képszerkesztő program Adobe Photoshop szegmentálást alkalmaz a kép különböző összetevőinek elkülönítésére, és különféle effektusok alkalmazására minden elemre.
A gépi tanulás megértése
Egy példa arra mesterséges intelligencia a gépi tanulás. Megtanítja a számítógépeket, hogy tanuljanak az adatokból, és ezek alapján előrejelzéseket készítsenek. Anélkül, hogy kifejezetten kódolnánk, statisztikai modelleket alkalmaz, hogy segítse a számítógépeket abban, hogy egy adott tevékenységben jobbak legyenek.
Másképp fogalmazva, A gépi tanulás a képzés folyamata számítógépeket, hogy önállóan tanuljanak, miközben az adatokat veszik útmutatóul.
Az adatok, az algoritmusok és a visszacsatolás a gépi tanulás három fő összetevője. A gépi tanulási algoritmus először meg kell tanítani egy adatkészletre a minták azonosításához. Másodszor, az algoritmus előrejelzéseket készít egy új adatkészlet alapján, a tanult minták felhasználásával.
Végül, miután visszajelzést kapott az előrejelzéseiről, az algoritmus kiigazítja. És növeli a hatékonyságát.
A gépi tanulás főbb típusai
Felügyelt tanulás
A felügyelt tanulás során egy címkézett adatkészlet tanítja az algoritmust. Tehát a bemenetek és a megfelelő kimenetek párosítva vannak. Miután megtanulta a bemenetek és a kimenetek párosítását, az algoritmus friss adatok felhasználásával meg tudja jósolni az eredményeket.
Az olyan alkalmazások, mint a képfelismerés, a hangfelismerés és a természetes nyelvi feldolgozás, felügyelt tanulást alkalmaznak. Az Apple virtuális asszisztense SiriPéldául felügyelt tanulást alkalmaz a parancsok értelmezésére és végrehajtására.
Felügyelet nélküli tanulás
A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy részhalmaza. Ebben az esetben az algoritmust egy olyan adatkészleten tanítják, ahol a bemenetek és a kimenetek nincsenek párosítva. Előrejelzések generálásához az algoritmusnak először meg kell tanulnia felismerni az adatokban lévő mintákat és összefüggéseket.
Az olyan alkalmazások, mint az adattömörítés, az anomáliák észlelése és a fürtözés, felügyelet nélküli tanulást alkalmaznak. Például, amazon vásárlási előzményeik és böngészési szokásaik alapján, felügyelet nélküli tanulással ajánl árukat a fogyasztóknak.
Erősítő tanulás
Ez magában foglalja a környezettel való interakciót és a visszajelzést jutalmak és büntetések formájában. Az algoritmus képessé válik olyan döntések meghozatalára, amelyek növelik a jutalmakat és csökkentik a büntetéseket.
Az ilyen típusú gépi tanuláshoz olyan alkalmazások tartoznak, mint a robotok, az önvezető autók és a játékok. Például a Google DeepMind AlphaGo szoftver megerősítő tanulást alkalmaz a Go játékhoz.
A számítógépes látás és a gépi tanulás kapcsolata
Hogyan használhatják a számítógépes látási feladatok a gépi tanulási algoritmusokat?
Számos számítógépes látási feladat, beleértve az objektumok azonosítását és a képek kategorizálását, gépi tanulást használ. A gépi tanulási technika általánosan alkalmazott formája az konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek).
Képes mintákat és jellemzőket azonosítani a képeken.
Például, Google Képek gépi tanulási algoritmusokat használ. Automatikusan felismeri és osztályozza a fényképeket a jelenlévő tárgyak és személyek alapján.
A számítógépes látás és a gépi tanulás alkalmazásai a való világban
Számos valós alkalmazás kombinálja a számítógépes látást és a gépi tanulást. Jó példa erre az önvezető autók. Számítógépes látással azonosítják és figyelik az úton lévő dolgokat.
És gépi tanulási algoritmusokat használnak, hogy ezen információk alapján ítéletet hozzanak. Waymo az Alphabet tulajdonában lévő önvezető autókat gyártó cég. Az objektumfelismeréshez és leképezéshez a számítógépes látást és a gépi tanulást is egyesíti.
A számítógépes látást és a gépi tanulást együtt használják az orvosi iparban is. Segítenek a szakembereknek az orvosi képek vizsgálatában és a diagnózis felállításában. Például az FDA által jóváhagyott IDx-DR diagnosztikai eszköz gépi tanulást használ a retina képeinek vizsgálatára és a diabéteszes retinopátia megtalálására. Ez egy olyan állapot, amelyet figyelmen kívül hagyva vaksághoz vezethet.
A gépi tanulás és a számítógépes látás közötti különbségek
Alkalmazott adattípusok
A számítógépes látás és a gépi tanulás által használt adattípusok eltérőek. A gépi tanulás számos adattípust képes kezelni, beleértve a numerikus, szöveges és hangadatokat.
A számítógépes látás azonban csak arra koncentrál vizuális adatok mint a fotók és videók.
Az egyes területek céljai
A gépi tanulásnak és a számítógépes látásnak különböző céljai vannak. A számítógépes látás fő célja a vizuális input elemzése és megértése. Ide tartozik még a tárgyfelismerés, a mozgáskövetés és a képelemzés.
A gépi tanulási algoritmusok azonban mindenféle tevékenységhez használhatók.
A számítógépes látás mint a gépi tanulás részhalmaza
Bár ez egy külön terület, a számítógépes látás a gépi tanulás részének is tekinthető.
A gépi tanulásban használt módszerek és erőforrások közül több – mint pl mély tanulás, neurális hálózatok és klaszterezés – számítógépes látás létrehozására is használják.
Izgalmas lehetőségek előtt
A kereszteződésük lehetősége egyre lenyűgözőbbé válik. Az új technológiák fejlődésével látványos alkalmazásokra számíthatunk.
Az egyik terület, ahol ez a kereszteződés különösen érdekes, a robotika. A számítógépes látás és a gépi tanulás fontos szerepet fog játszani abban, hogy a robotok bonyolult környezetben navigálhassanak.
Kölcsönhatásba lépnek tárgyakkal és emberekkel, ahogy egyre függetlenebbé válnak. Számíthatunk olyan robotokra, amelyek hatékonyabbak a különféle munkákban.
Egy másik érdekes lehetőség a virtuális valóság. A számítógépes látás és a gépi tanulás, a vizuális bemenet azonosítására és elemzésére szolgáló képességükkel, lehetővé teszik az emberek számára, hogy természetesebben és intuitívabban kapcsolódjanak be a virtuális környezetbe. Olyan alkalmazásokat fogunk látni, amelyek lehetővé teszik a tényleges és a virtuális világ zökkenőmentes kombinálását. Új lehetőségeket hoz fel a szórakoztatás, az oktatás és egyéb célokra.
A számítógépes látás és a gépi tanulás jövője sok ígéretet rejt magában. A következő években ezeknek a tartományoknak még figyelemreméltóbb felhasználását fogjuk látni.
Hagy egy Válaszol