Պատկերացրեք մի աշխարհ, որտեղ համակարգիչները ավելի ճշգրիտ են, քան մարդիկ՝ տեսողական տվյալների մեկնաբանման հարցում: Համակարգչային տեսողության և մեքենայական ուսուցման ոլորտներն այս գաղափարն իրականություն են դարձրել:
Համակարգչային տեսլականը և մեքենայական ուսուցումը AI-ի երկու կարևոր բաղադրիչներն են: Նրանք երբեմն շփոթվում են միմյանց հետ: Նրանք նույնիսկ կարող են օգտագործվել որպես փոխարինող:
Այնուամենայնիվ, դրանք առանձին տարածքներ են՝ հստակ մեթոդներով: Այս գրառման մեջ մենք կքննարկենք համակարգչային տեսողության և Machine Learning. Միացե՛ք մեզ, երբ մենք ուսումնասիրում ենք AI-ի այս հետաքրքիր ենթադաշտերը:
Ինչու՞ պետք է այս տարբերակումը կատարենք:
Ե՛վ համակարգչային տեսլականը, և՛ մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի կարևոր մասերն են: Այնուամենայնիվ, նրանք ունեն տարբեր մեթոդաբանություններ և նպատակներ: Իմանալով նրանց միջև եղած տարբերությունները՝ մենք կարող ենք ավելի լավ օգտագործել AI-ի ներուժը:
Եվ մենք կարող ենք ընտրել ճիշտ տեխնոլոգիա մեր նախագծերի համար:
Անցնենք երկուսին էլ հերթով։
Հասկանալով համակարգչային տեսլականը
Տեսողական աշխարհը մեկնաբանելու համակարգիչների կարողությունը հայտնի է որպես համակարգչային տեսլական: Այն ներառում է թվային պատկերներ և տեսանյութեր ընկալելու և վերլուծելու համակարգիչների ուսուցում:
Այս տեխնոլոգիան աշխատում է այնպես, ինչպես աչքերն ու ուղեղն են աշխատում մարդկանց մոտ: Համակարգիչները կարող են ճանաչել առարկաները, դեմքերը և նախշերը: Նրանք կարող են տվյալներ հանել լուսանկարներից: Եվ նրանք գնահատում են տվյալները՝ օգտագործելով ալգորիթմներ և մոդելներ:
Մի քանի ոլորտներ, ներառյալ առողջապահությունը, տրանսպորտը, ժամանցը և անվտանգությունը, կարող են օգտվել համակարգչային տեսլականից: Օրինակ, համակարգչային տեսլականն օգտագործվում է առանց վարորդի մեքենաները ղեկավարելու և բժիշկներին հիվանդությունների ախտորոշման հարցում օգնելու համար:
Համակարգչային տեսողության հնարավորություններն անսահման են։ Եվ մենք միայն սկսել ենք բացահայտել նրանց ներուժը:
Համակարգչային տեսողության հիմնական խնդիրները
Պատկերի ճանաչում
Համակարգչային տեսողության կարևոր գործառույթը պատկերի ճանաչումն է: Այն սովորեցնում է համակարգչային համակարգերին, թե ինչպես ճանաչել և դասակարգել թվային նկարները: Սա ենթադրում է, որ համակարգիչները կարող են ավտոմատ կերպով ճանաչել նկարի բաղադրիչները:
Նրանք կարող են տարբերել առարկաները, կենդանիները և մարդիկ և համապատասխան կերպով պիտակավորել դրանք:
Մի քանի արդյունաբերություններ օգտագործում են պատկերի ճանաչում: Օրինակ, պատկերի ճանաչումն օգտագործվում է անվտանգության համակարգերում՝ ներխուժողներին հայտնաբերելու և հետևելու համար: Նաև այն օգտագործվում է ռադիոգրաֆիայում՝ օգնելու բժիշկներին ախտորոշման և բուժման մեջ:
Օբյեկտի հայտնաբերում
Դա անշարժ կամ շարժվող տեսողական մեդիայում առարկաների տեղորոշման և ճանաչման տեխնիկան է: Այս աշխատանքի համար դիմումները ներառում են ռոբոտներ, ինքնավար մեքենաներ և հսկողություն: Օրինակ՝ Նեստ Cam տան անվտանգության համակարգ է, որը զգուշացնում է հաճախորդներին, երբ այն հայտնաբերում է շարժում կամ ձայն՝ օգտագործելով օբյեկտների հայտնաբերումը:
Սեգմենտացիա
Նկարի սեգմենտավորման գործընթացը այն բաժանում է բազմաթիվ հատվածների՝ յուրաքանչյուրն իր յուրահատուկ հատկություններով: Այս աշխատանքի համար դիմումները ներառում են փաստաթղթերի վերլուծություն, տեսանյութերի մշակում և բժշկական պատկերներ:
Օրինակ՝ նկարների խմբագրման հայտնի ծրագիրը Adobe Photoshop օգտագործում է սեգմենտավորում՝ պատկերի մեջ տարբեր բաղադրիչներ մեկուսացնելու և յուրաքանչյուր տարրի վրա տարբեր էֆեկտներ կիրառելու համար:
Հասկանալով մեքենայական ուսուցումը
Մեկ օրինակ Արհեստական բանականություն մեքենայական ուսուցումն է: Այն համակարգիչներին սովորեցնում է սովորել տվյալներից և այդ տվյալների հիման վրա կանխատեսումներ կազմել: Առանց հստակ կոդավորված լինելու՝ այն օգտագործում է վիճակագրական մոդելներ՝ օգնելու համակարգիչներին ավելի լավանալ որոշակի գործունեության մեջ:
Այլ կերպ ասած, մեքենայական ուսուցումը վերապատրաստման գործընթաց է համակարգիչներն ինքնուրույն սովորելու համար՝ որպես ուղեցույց վերցնելով տվյալները:
Տվյալները, ալգորիթմները և հետադարձ կապը մեքենայական ուսուցման երեք հիմնական բաղադրիչներն են: Այն մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ նախ պետք է վերապատրաստվել տվյալների բազայի վրա՝ օրինաչափությունները բացահայտելու համար: Երկրորդ, ալգորիթմը կանխատեսումներ է անում նոր տվյալների բազայի հիման վրա՝ օգտագործելով սովորած օրինաչափությունները:
Ի վերջո, իր կանխատեսումների վերաբերյալ արձագանք ստանալուց հետո ալգորիթմը ճշգրտումներ է կատարում: Եվ դա բարձրացնում է դրա արդյունավետությունը:
Մեքենայի ուսուցման հիմնական տեսակները
Վերահսկվող ուսուցում
Վերահսկվող ուսուցման ժամանակ պիտակավորված տվյալների բազան վարժեցնում է ալգորիթմը: Այսպիսով, մուտքերը և համապատասխան ելքերը զուգակցված են: Մուտքերը ելքերի հետ զուգակցել սովորելուց հետո, ալգորիթմը կարող է կանխատեսել արդյունքները՝ օգտագործելով թարմ տվյալներ:
Հավելվածները, ինչպիսիք են պատկերների ճանաչումը, աուդիո ճանաչումը և բնական լեզվի մշակումը, օգտագործում են վերահսկվող ուսուցում: Apple-ի վիրտուալ օգնական Siri, օրինակ, օգտագործում է վերահսկվող ուսուցում՝ մեկնաբանելու և կատարելու ձեր պատվերները:
Անվերահսկվող ուսուցում
Չվերահսկվող ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ենթաբազմություն է: Այս դեպքում ալգորիթմը ուսուցանվում է տվյալների բազայի վրա, որտեղ մուտքերն ու ելքերը զուգակցված չեն: Կանխատեսումներ ստեղծելու համար ալգորիթմը նախ պետք է սովորի ճանաչել տվյալների օրինաչափությունները և հարաբերակցությունները:
Ծրագրերը, ինչպիսիք են տվյալների սեղմումը, անոմալիաների հայտնաբերումը և կլաստերավորումը, օգտագործում են չվերահսկվող ուսուցում: Օրինակ, Amazon առաջարկում է ապրանքներ սպառողներին՝ հիմնվելով նրանց գնումների պատմության և զննարկման սովորությունների վրա՝ օգտագործելով չվերահսկվող ուսուցումը:
Ամրապնդման ուսուցում
Այն ներառում է շրջակա միջավայրի հետ փոխազդեցություն և հետադարձ կապ ստանալ՝ պարգևների և տույժերի տեսքով: Ալգորիթմը ձեռք է բերում որոշումներ կայացնելու ունակություն, որոնք մեծացնում են պարգևները և նվազեցնում տույժերը:
Այս տեսակի մեքենայական ուսուցման հավելվածները ներառում են ռոբոտներ, ինքնակառավարվող մեքենաներ և խաղեր: Օրինակ՝ Google DeepMind-ը AlphaGo ծրագրային ապահովումն օգտագործում է Go-ի խաղը սովորելու ուժեղացում:
Համակարգչային տեսողության և մեքենայական ուսուցման միջև փոխհարաբերությունները
Ինչպե՞ս կարող են Computer Vision առաջադրանքները օգտագործել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ:
Համակարգչային տեսողության մի քանի առաջադրանքներ, ներառյալ օբյեկտների նույնականացումը և նկարների դասակարգումը, օգտագործում են մեքենայական ուսուցում: Մեքենայի ուսուցման տեխնիկայի տարածված ձևը, որն օգտագործվում է կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր (CNN-ներ):
Այն կարող է բացահայտել օրինաչափությունները և բնութագրերը նկարներում:
Օրինակ, Google Նկարներ օգտագործում է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ: Այն ավտոմատ կերպով ճանաչում և դասակարգում է լուսանկարները՝ հիմնվելով ներկա իրերի և անհատների վրա:
Համակարգչային տեսողության և մեքենայական ուսուցման կիրառություններ իրական աշխարհում
Իրական աշխարհի մի քանի հավելվածներ համատեղում են համակարգչային տեսլականը և մեքենայական ուսուցումը: Հիանալի օրինակ են ինքնակառավարվող մեքենաները: Նրանք հայտնաբերում և վերահսկում են ճանապարհի իրերը համակարգչային տեսլականով:
Եվ նրանք օգտագործում են մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝ այդ տեղեկատվության հիման վրա դատողություններ անելու համար: Waymo Alphabet-ին պատկանող ինքնակառավարվող մեքենաների ֆիրմա է: Օբյեկտների ճանաչման և քարտեզագրման համար այն համատեղում է ինչպես համակարգչային տեսլականը, այնպես էլ մեքենայական ուսուցումը:
Համակարգչային տեսողությունը և մեքենայական ուսուցումը միասին օգտագործվում են նաև բժշկական արդյունաբերության մեջ: Նրանք օգնում են մասնագետներին հետազոտել բժշկական նկարները և օգնել ախտորոշմանը: Օրինակ, FDA-ի կողմից հաստատված IDx-DR ախտորոշիչ գործիքը օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ ցանցաթաղանթի նկարները հետազոտելու և դիաբետիկ ռետինոպաթիա հայտնաբերելու համար: Դա պայման է, որը, եթե անտեսվի, կարող է հանգեցնել կուրության:
Տարբերությունները մեքենայական ուսուցման և համակարգչային տեսլականի միջև
Օգտագործված տվյալների տեսակները
Տվյալների տեսակները, որոնք օգտագործում են համակարգչային տեսլականը և մեքենայական ուսուցումը, տարբերվում են: Մեքենայական ուսուցումը կարող է մշակել տվյալների մի շարք տեսակներ, ներառյալ թվային, տեքստային և աուդիո տվյալներ:
Այնուամենայնիվ, համակարգչային տեսլականը կենտրոնանում է միայն վրա տեսողական տվյալներ հավանել լուսանկարներ և տեսանյութեր:
Յուրաքանչյուր ոլորտի նպատակները
Մեքենայական ուսուցումը և համակարգչային տեսլականը տարբեր նպատակներ ունեն: Համակարգչային տեսողության հիմնական նպատակներն են վերլուծել և հասկանալ տեսողական մուտքը: Դրանք ներառում են նաև օբյեկտների ճանաչում, շարժման հետևում և նկարների վերլուծություն:
Այնուամենայնիվ, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են օգտագործվել բոլոր տեսակի գործունեության համար:
Համակարգչային տեսլականը որպես մեքենայական ուսուցման ենթաբազմություն
Թեև դա առանձին տարածք է, համակարգչային տեսլականը նույնպես դիտվում է որպես մեքենայական ուսուցման մաս:
Մեքենայի ուսուցման մեջ օգտագործվող մի քանի մեթոդներ և ռեսուրսներ, ինչպիսիք են խորը ուսուցում, նեյրոնային ցանցերը և կլաստերավորումը՝ օգտագործվում են նաև համակարգչային տեսլական ստեղծելու համար։
Հետաքրքիր հնարավորություններ առջևում
Նրանց խաչմերուկի ներուժը գնալով ավելի հետաքրքրաշարժ է դառնում: Նոր տեխնոլոգիաների առաջընթացի շնորհիվ մենք կարող ենք ակնկալել տպավորիչ հավելվածներ:
Մի բնագավառ, որտեղ այս խաչմերուկը հատկապես հետաքրքիր է, ռոբոտաշինությունն է: Համակարգչային տեսլականը և մեքենայական ուսուցումը կարևոր դեր կխաղան՝ թույլ տալով ռոբոտներին նավարկելու բարդ շրջապատում:
Նրանք կշփվեն առարկաների և մարդկանց հետ, քանի որ նրանք ավելի անկախ են դառնում: Մենք կարող ենք ակնկալել տեսնել ռոբոտներ, որոնք ավելի արդյունավետ են տարբեր գործերում:
Մեկ այլ հետաքրքիր ներուժ վիրտուալ իրականությունն է: Համակարգչային տեսողությունը և մեքենայական ուսուցումը, տեսողական մուտքերը բացահայտելու և վերլուծելու իրենց կարողությամբ, կարող են թույլ տալ մարդկանց ավելի բնական և ինտուիտիվ կերպով ներգրավվել վիրտուալ միջավայրի հետ: Մենք կտեսնենք հավելվածներ, որոնք թույլ են տալիս սահուն կերպով համատեղել իրական և վիրտուալ աշխարհները: Այն նոր հնարավորություններ կառաջացնի ժամանցի, կրթության և այլ նպատակների համար:
Համակարգչային տեսողության և մեքենայական ուսուցման ապագան շատ խոստումնալից է: Հաջորդ տարիներին մենք կտեսնենք այս տիրույթների ավելի ուշագրավ օգտագործումը:
Թողնել գրառում