Immagina un mondo in cui i computer sono più precisi delle persone nell'interpretazione dei dati visivi. I campi della visione artificiale e dell'apprendimento automatico hanno reso questa idea una realtà.
La visione artificiale e l'apprendimento automatico sono due componenti cruciali dell'IA. A volte sono confusi l'uno con l'altro. Possono anche essere usati in modo intercambiabile.
Tuttavia, sono aree separate con metodi distinti. In questo post, discuteremo i contrasti tra computer vision e machine learning. Unisciti a noi mentre esploriamo questi intriganti sottocampi dell'IA.
Perché dobbiamo fare questa distinzione?
Sia la visione artificiale che l'apprendimento automatico sono parti cruciali dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, hanno metodologie e obiettivi diversi. Conoscendo le differenze tra loro possiamo utilizzare meglio il potenziale dell'IA.
E possiamo scegliere la tecnologia giusta per i nostri progetti.
Esaminiamoli entrambi uno per uno.
Comprensione della visione artificiale
La capacità dei computer di interpretare il mondo visivo è nota come computer vision. Include computer di addestramento per comprendere e analizzare immagini e video digitali.
Questa tecnologia funziona come gli occhi e il cervello funzionano negli esseri umani. I computer possono riconoscere oggetti, volti e modelli. Possono estrarre dati dalle foto. E valutano i dati utilizzando algoritmi e modelli.
Diversi settori, tra cui sanità, trasporti, intrattenimento e sicurezza, possono trarre vantaggio dalla visione artificiale. Ad esempio, la visione artificiale viene utilizzata per guidare auto senza conducente e assistere i medici nella diagnosi delle malattie.
Le possibilità con la visione artificiale sono infinite. E abbiamo solo iniziato a esplorare il loro potenziale.
Compiti principali della visione artificiale
Riconoscimento dell'immagine
Una funzione cruciale della visione artificiale è il riconoscimento delle immagini. Insegna ai sistemi informatici come riconoscere e classificare le immagini digitali. Ciò implica che i computer sono in grado di riconoscere automaticamente i componenti di un'immagine.
Possono distinguere tra oggetti, animali e umani e etichettarli in modo appropriato.
Diversi settori utilizzano il riconoscimento delle immagini. Ad esempio, il riconoscimento delle immagini viene utilizzato nei sistemi di sicurezza per identificare e tracciare gli intrusi. Inoltre, viene utilizzato in radiografia per assistere i medici nella diagnosi e nei trattamenti.
Rilevazione dell'oggetto
È la tecnica per localizzare e riconoscere gli oggetti in un supporto visivo fermo o in movimento. Le applicazioni per questo lavoro includono robot, auto autonome e sorveglianza. Ad esempio, il Nest Cam è un sistema di sicurezza domestica che avvisa i clienti quando rileva movimenti o suoni utilizzando il rilevamento di oggetti.
Segmentazione
Il processo di segmentazione di un'immagine la sta suddividendo in molti segmenti, ognuno con le sue proprietà uniche. Le applicazioni per questo lavoro includono l'analisi dei documenti, l'elaborazione video e l'imaging medico.
Ad esempio, il noto programma di modifica delle immagini Adobe Photoshop utilizza la segmentazione per isolare vari componenti all'interno di un'immagine e applicare vari effetti a ciascun elemento.
Comprensione dell'apprendimento automatico
Un esempio di intelligenza artificiale è l'apprendimento automatico. Sta insegnando ai computer a imparare dai dati e a formulare previsioni basate su tali dati. Senza essere esplicitamente codificato, utilizza modelli statistici per aiutare i computer a migliorare in una particolare attività.
Per dirla in un altro modo, l'apprendimento automatico è il processo di formazione computer per imparare da soli prendendo i dati come guida.
Dati, algoritmi e feedback sono i tre componenti principali del machine learning. IL algoritmo di apprendimento automatico deve prima essere addestrato su un set di dati per identificare i modelli. In secondo luogo, l'algoritmo effettua previsioni basate su un nuovo set di dati utilizzando i modelli appresi.
Alla fine, dopo aver ricevuto feedback sulle sue previsioni, l'algoritmo apporta le modifiche. E migliora la sua efficienza.
Principali tipi di Machine Learning
Apprendimento supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato, un set di dati etichettato addestra l'algoritmo. Quindi, gli ingressi e le uscite corrispondenti sono accoppiati. Dopo aver imparato ad accoppiare gli input con gli output, l'algoritmo può prevedere i risultati utilizzando nuovi dati.
Applicazioni come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento audio e l'elaborazione del linguaggio naturale utilizzano l'apprendimento supervisionato. L'assistente virtuale di Apple Siri, ad esempio, impiega l'apprendimento supervisionato per interpretare ed eseguire i tuoi ordini.
Apprendimento senza supervisione
L'apprendimento non supervisionato è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. In questo caso, l'algoritmo viene insegnato su un set di dati in cui gli input e gli output non sono accoppiati. Per generare previsioni, l'algoritmo deve prima imparare a riconoscere modelli e correlazioni nei dati.
Applicazioni come la compressione dei dati, il rilevamento delle anomalie e il clustering utilizzano l'apprendimento senza supervisione. Ad esempio, Amazon consiglia i prodotti ai consumatori in base alla cronologia degli acquisti e alle abitudini di navigazione utilizzando l'apprendimento non supervisionato.
Insegnamento rafforzativo
Implica l'interazione con l'ambiente e l'ottenimento di feedback sotto forma di premi e sanzioni. L'algoritmo acquisisce la capacità di prendere decisioni che aumentano i premi e diminuiscono le sanzioni.
Le applicazioni per questo tipo di apprendimento automatico includono robot, auto a guida autonoma e giochi. Ad esempio, quello di Google DeepMind AlphaGo il software utilizza l'apprendimento per rinforzo per giocare al gioco del Go.
Relazione tra visione artificiale e apprendimento automatico
In che modo le attività di visione artificiale possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico?
Diverse attività di visione artificiale, tra cui l'identificazione degli oggetti e la categorizzazione delle immagini, utilizzano l'apprendimento automatico. Una forma comune di tecnica di apprendimento automatico utilizzata è reti neurali convoluzionali (CNN).
Può identificare modelli e caratteristiche nelle immagini.
Per esempio, Google Immagini fa uso di algoritmi di apprendimento automatico. Riconosce e classifica automaticamente le fotografie in base agli oggetti e alle persone presenti.
Applicazioni della visione artificiale e dell'apprendimento automatico nel mondo reale
Diverse applicazioni del mondo reale combinano visione artificiale e apprendimento automatico. Un ottimo esempio sono le auto a guida autonoma. Identificano e monitorano le cose sulla strada con la visione artificiale.
E usano algoritmi di apprendimento automatico per formulare giudizi basati su tali informazioni. Waymo è un'azienda di auto a guida autonoma di proprietà di Alphabet. Per il riconoscimento e la mappatura degli oggetti, combina visione artificiale e apprendimento automatico.
La visione artificiale e l'apprendimento automatico sono utilizzati insieme anche nell'industria medica. Aiutano i professionisti a esaminare le immagini mediche e assistono nella diagnosi. Ad esempio, lo strumento diagnostico approvato dalla FDA IDx-DR utilizza l'apprendimento automatico per esaminare le immagini della retina e trovare la retinopatia diabetica. È una condizione che, se ignorata, può portare alla cecità.
Differenze tra apprendimento automatico e visione artificiale
Tipi di dati utilizzati
I tipi di dati utilizzati dalla visione artificiale e dall'apprendimento automatico sono diversi. L'apprendimento automatico può gestire una varietà di tipi di dati, inclusi dati numerici, di testo e audio.
Tuttavia, la visione artificiale si concentra solo su dati visivi come foto e video.
Obiettivi di ogni campo
L'apprendimento automatico e la visione artificiale hanno vari obiettivi. Gli obiettivi principali della visione artificiale sono analizzare e comprendere l'input visivo. Questi includono anche il riconoscimento degli oggetti, il tracciamento del movimento e l'analisi delle immagini.
Tuttavia, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per tutti i tipi di attività.
La visione artificiale come sottoinsieme dell'apprendimento automatico
Sebbene sia un'area separata, la visione artificiale è vista anche come parte dell'apprendimento automatico.
Molti dei metodi e delle risorse utilizzati nell'apprendimento automatico, ad esempio apprendimento profondo, reti neurali e clustering vengono utilizzati anche per creare la visione artificiale.
Emozionanti possibilità in vista
Il potenziale della loro intersezione sta diventando sempre più affascinante. Con il progresso delle nuove tecnologie, possiamo aspettarci di vedere applicazioni spettacolari.
Un campo in cui questa intersezione è particolarmente interessante è la robotica. La visione artificiale e l'apprendimento automatico svolgeranno un ruolo importante nel consentire ai robot di navigare in ambienti complicati.
Interagiranno con oggetti e umani man mano che diventeranno più indipendenti. Possiamo aspettarci di vedere robot più efficienti in varie faccende.
Un altro potenziale intrigante è la realtà virtuale. La visione artificiale e l'apprendimento automatico, con la loro capacità di identificare e analizzare l'input visivo, possono consentire agli esseri umani di interagire con l'ambiente virtuale in modo più naturale e intuitivo. Vedremo applicazioni che ci consentono di combinare senza problemi il mondo reale e quello virtuale. Porterà nuove possibilità per l'intrattenimento, l'istruzione e altri scopi.
Il futuro della visione artificiale e dell'apprendimento automatico è molto promettente. Vedremo usi ancora più notevoli di questi domini nei prossimi anni.
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