Bayangkan sebuah dunia di mana komputer lebih akurat daripada manusia dalam menginterpretasikan data visual. Bidang visi komputer dan pembelajaran mesin telah mewujudkan ide ini.
Visi komputer dan pembelajaran mesin, adalah dua komponen penting AI. Mereka terkadang bingung satu sama lain. Mereka bahkan dapat digunakan secara bergantian.
Namun, mereka adalah area terpisah dengan metode berbeda. Dalam posting ini, kita akan membahas perbedaan antara visi komputer dan Mesin belajar. Bergabunglah dengan kami saat kami menjelajahi subbidang AI yang menarik ini.
Mengapa Kita Perlu Membuat Perbedaan Ini?
Visi komputer dan pembelajaran mesin adalah bagian penting dari kecerdasan buatan. Namun, mereka memiliki metodologi dan tujuan yang berbeda. Dengan mengetahui perbedaan di antara mereka, kita dapat menggunakan potensi AI dengan lebih baik.
Dan, kita dapat memilih teknologi yang tepat untuk proyek kita.
Mari kita bahas keduanya satu per satu.
Memahami Visi Komputer
Kapasitas komputer untuk menginterpretasikan dunia visual dikenal sebagai computer vision. Ini termasuk melatih komputer untuk memahami dan menganalisis gambar dan video digital.
Teknologi ini bekerja seperti cara kerja mata dan otak pada manusia. Komputer dapat mengenali objek, wajah, dan pola. Mereka dapat mengekstrak data dari foto. Dan, mereka mengevaluasi data menggunakan algoritma dan model.
Beberapa industri, termasuk kesehatan, transportasi, hiburan, dan keamanan, dapat memperoleh manfaat dari computer vision. Misalnya, visi komputer digunakan untuk memandu mobil tanpa pengemudi dan membantu dokter dalam diagnosis penyakit.
Kemungkinan dengan visi komputer tidak terbatas. Dan, kita baru mulai menggali potensi mereka.
Tugas Utama Computer Vision
Pengenalan Gambar
Fungsi penting dari visi komputer adalah pengenalan gambar. Ini mengajarkan sistem komputer cara mengenali dan mengkategorikan gambar digital. Ini menyiratkan bahwa komputer mampu mengenali komponen gambar secara otomatis.
Mereka dapat membedakan antara benda, hewan, dan manusia, dan memberi label dengan tepat.
Beberapa industri menggunakan pengenalan gambar. Misalnya, pengenalan gambar digunakan dalam sistem keamanan untuk mengidentifikasi dan melacak penyusup. Juga, digunakan dalam radiografi untuk membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan.
Deteksi Objek
Ini adalah teknik menemukan dan mengenali item dalam media visual diam atau bergerak. Aplikasi untuk pekerjaan ini termasuk robot, mobil otonom, dan pengawasan. Misalnya, Nest Cam adalah sistem keamanan rumah yang memberi tahu pelanggan saat mendeteksi gerakan atau suara menggunakan deteksi objek.
Segmentasi
Proses segmentasi gambar memecahnya menjadi banyak segmen, masing-masing dengan sifat uniknya. Aplikasi untuk pekerjaan ini meliputi analisis dokumen, pemrosesan video, dan pencitraan medis.
Misalnya, program pengeditan gambar yang terkenal Adobe Photoshop mempekerjakan segmentasi untuk mengisolasi berbagai komponen dalam gambar dan menerapkan berbagai efek untuk setiap elemen.
Memahami Pembelajaran Mesin
Salah satu contoh kecerdasan buatan adalah pembelajaran mesin. Itu mengajarkan komputer untuk belajar dari data dan membentuk prediksi berdasarkan data itu. Tanpa dikodekan secara eksplisit, ia menggunakan model statistik untuk membantu komputer menjadi lebih baik dalam aktivitas tertentu.
Dengan kata lain, pembelajaran mesin adalah proses pelatihan komputer untuk belajar sendiri sambil mengambil data sebagai panduan mereka.
Data, algoritme, dan umpan balik adalah tiga komponen utama pembelajaran mesin. Itu algoritma pembelajaran mesin pertama harus dilatih pada dataset untuk mengidentifikasi pola. Kedua, algoritme membuat prediksi berdasarkan kumpulan data baru menggunakan pola yang dipelajari.
Pada akhirnya, setelah menerima umpan balik tentang prediksinya, algoritme melakukan penyesuaian. Dan, itu meningkatkan efisiensinya.
Jenis Utama Pembelajaran Mesin
Pembelajaran yang Diawasi
Dalam pembelajaran yang diawasi, kumpulan data berlabel melatih algoritme. Jadi, input dan output yang cocok dipasangkan. Setelah belajar memasangkan input dengan output, algoritme dapat memprediksi hasil menggunakan data baru.
Aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan audio, dan pemrosesan bahasa alami menggunakan pembelajaran yang diawasi. Asisten virtual Apple siri, misalnya, menggunakan pembelajaran yang diawasi untuk menafsirkan dan melaksanakan perintah Anda.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan adalah bagian dari pembelajaran mesin. Dalam hal ini, algoritma diajarkan pada dataset yang masukan dan keluarannya tidak berpasangan. Untuk menghasilkan prediksi, algoritma pertama-tama harus belajar mengenali pola dan korelasi dalam data.
Aplikasi seperti kompresi data, deteksi anomali, dan pengelompokan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan. Contohnya, Amazon merekomendasikan barang kepada konsumen berdasarkan riwayat pembelian dan kebiasaan menjelajah menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan.
Pembelajaran penguatan
Ini melibatkan interaksi dengan lingkungan dan mendapatkan umpan balik dalam bentuk penghargaan dan hukuman. Algoritme memperoleh kemampuan untuk membuat keputusan yang meningkatkan hadiah dan mengurangi penalti.
Aplikasi untuk pembelajaran mesin semacam ini termasuk robot, mobil self-driving, dan game. Misalnya, Google DeepMind AlphaGo perangkat lunak menggunakan pembelajaran penguatan untuk memainkan permainan Go.
Hubungan Antara Computer Vision dan Machine Learning
Bagaimana Tugas Computer Vision Dapat Menggunakan Algoritma Pembelajaran Mesin?
Beberapa tugas visi komputer, termasuk identifikasi objek dan kategorisasi gambar, menggunakan pembelajaran mesin. Bentuk umum dari teknik pembelajaran mesin yang digunakan adalah jaringan saraf convolutional (CNN).
Itu dapat mengidentifikasi pola dan karakteristik dalam gambar.
Misalnya, Gambar Google menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ini secara otomatis mengenali dan mengklasifikasikan foto berdasarkan item dan individu yang hadir.
Aplikasi computer vision dan machine learning di dunia nyata
Beberapa aplikasi dunia nyata menggabungkan visi komputer dan pembelajaran mesin. Contoh yang bagus adalah mobil self-driving. Mereka mengidentifikasi dan memantau hal-hal di jalan dengan visi komputer.
Dan, mereka menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk membuat penilaian berdasarkan informasi tersebut. Waymo adalah perusahaan mobil self-driving yang dimiliki oleh Alphabet. Untuk pengenalan dan pemetaan objek, ini menggabungkan visi komputer dan pembelajaran mesin.
Visi komputer dan pembelajaran mesin juga digunakan bersama dalam industri medis. Mereka membantu para profesional untuk memeriksa gambar medis dan membantu diagnosis. Misalnya, alat diagnostik IDx-DR yang disetujui FDA menggunakan pembelajaran mesin untuk memeriksa gambar retina dan menemukan retinopati diabetik. Ini adalah kondisi yang jika diabaikan dapat mengakibatkan kebutaan.
Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Visi Komputer
Jenis Data yang Dipekerjakan
Jenis data yang digunakan visi komputer dan pembelajaran mesin berbeda. Pembelajaran mesin dapat menangani berbagai tipe data, termasuk data numerik, teks, dan audio.
Namun, visi komputer hanya berkonsentrasi pada data visual seperti foto dan video.
Tujuan Setiap Bidang
Pembelajaran mesin dan visi komputer memiliki berbagai tujuan. Tujuan utama dari visi komputer adalah untuk menganalisis dan memahami input visual. Ini juga termasuk pengenalan objek, pelacakan gerak, dan analisis gambar.
Namun, algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk semua jenis aktivitas.
Computer Vision sebagai Subset dari Machine Learning
Meskipun merupakan area terpisah, visi komputer juga dipandang sebagai bagian dari pembelajaran mesin.
Beberapa metode dan sumber daya yang digunakan dalam pembelajaran mesin—seperti belajar mendalam, jaringan saraf, dan pengelompokan—juga digunakan untuk membuat visi komputer.
Kemungkinan Menarik di Depan
Potensi persilangan mereka semakin mempesona. Dengan kemajuan teknologi baru, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi yang spektakuler.
Satu bidang di mana persimpangan ini sangat menarik adalah robotika. Visi komputer dan pembelajaran mesin akan memainkan peran penting dalam memungkinkan robot menavigasi lingkungan yang rumit.
Mereka akan berinteraksi dengan objek dan manusia saat mereka tumbuh lebih mandiri. Kita bisa berharap melihat robot yang lebih efisien dalam berbagai tugas.
Potensi menarik lainnya adalah realitas virtual. Visi komputer dan pembelajaran mesin, dengan kemampuannya untuk mengidentifikasi dan menganalisis input visual, memungkinkan manusia untuk terlibat dengan lingkungan virtual secara lebih alami dan intuitif. Kita akan melihat aplikasi yang memungkinkan kita menggabungkan dunia nyata dan virtual dengan lancar. Ini akan memunculkan kemungkinan baru untuk hiburan, pendidikan, dan tujuan lainnya.
Masa depan visi komputer dan pembelajaran mesin menjanjikan banyak hal. Kami akan melihat penggunaan domain ini yang lebih luar biasa di tahun-tahun mendatang.
Tinggalkan Balasan