תארו לעצמכם עולם שבו מחשבים מדויקים יותר מאנשים בפענוח נתונים חזותיים. תחומי הראייה הממוחשבת ולמידת מכונה הפכו את הרעיון הזה למציאות.
ראיית מחשב ולמידת מכונה, הם שני מרכיבים חיוניים של AI. לפעמים הם מתבלבלים אחד עם השני. הם אפילו עשויים לשמש לסירוגין.
עם זאת, הם אזורים נפרדים עם שיטות שונות. בפוסט זה, נדון בניגודים בין ראייה ממוחשבת ל למידת מכונה. הצטרפו אלינו כשאנו חוקרים את תחומי המשנה המסקרנים של AI.
למה אנחנו צריכים לעשות את ההבחנה הזו?
גם ראיית מחשב וגם למידת מכונה הם חלקים מכריעים של בינה מלאכותית. עם זאת, יש להם מתודולוגיות ומטרות שונות. על ידי הכרת ההבדלים ביניהם נוכל לנצל טוב יותר את הפוטנציאל של AI.
בנוסף, אנחנו יכולים לבחור את הטכנולוגיה המתאימה לפרויקטים שלנו.
בוא נעבור על שניהם אחד אחד.
הבנת ראיית מחשב
היכולת של מחשבים לפרש את העולם החזותי ידועה בשם ראיית מחשב. זה כולל הדרכה של מחשבים להבין ולנתח תמונות וסרטונים דיגיטליים.
הטכנולוגיה הזו פועלת כמו איך עיניים ומוחות עובדים בבני אדם. מחשבים יכולים לזהות עצמים, פרצופים ותבניות. הם יכולים לחלץ נתונים מתמונות. בנוסף, הם מעריכים את הנתונים באמצעות אלגוריתמים ומודלים.
מספר תעשיות, כולל שירותי בריאות, תחבורה, בידור ואבטחה, יכולים להפיק תועלת מראייה ממוחשבת. לדוגמה, ראייה ממוחשבת משמשת להנחיית מכוניות ללא נהג ולסייע לרופאים באבחון מחלות.
האפשרויות עם ראייה ממוחשבת הן בלתי מוגבלות. וגם, רק התחלנו לחקור את הפוטנציאל שלהם.
משימות עיקריות של ראיית מחשב
זיהוי תמונה
תפקיד מכריע של ראיית מחשב הוא זיהוי תמונה. הוא מלמד מערכות מחשב כיצד לזהות ולסווג תמונות דיגיטליות. זה מרמז שמחשבים מסוגלים לזהות אוטומטית את רכיבי התמונה.
הם יכולים להבחין בין חפצים, בעלי חיים ובני אדם, ולתייג אותם כראוי.
מספר תעשיות משתמשות בזיהוי תדמית. לדוגמה, זיהוי תמונה משמש במערכות אבטחה לזיהוי ומעקב אחר פולשים. כמו כן, הוא משמש ברדיוגרפיה כדי לסייע לרופאים באבחון ובטיפולים.
זיהוי אובייקט
זוהי הטכניקה של איתור וזיהוי פריטים במדיה ויזואלית דוממת או נעה. יישומים למשרה זו כוללים רובוטים, מכוניות אוטונומיות ומעקב. למשל, ה מצלמת נסט היא מערכת אבטחה ביתית שמתריעה ללקוחות כאשר היא מזהה תנועה או קול באמצעות זיהוי אובייקטים.
פילוח
תהליך פילוח התמונה מפרק אותה למקטעים רבים, כל אחד עם המאפיינים הייחודיים שלו. מועמדות למשרה זו כוללת ניתוח מסמכים, עיבוד וידאו והדמיה רפואית.
למשל, תוכנית עריכת התמונות הידועה Adobe Photoshop משתמש בפילוח כדי לבודד רכיבים שונים בתוך תמונה ולהחיל אפקטים שונים על כל אלמנט.
הבנת למידת מכונה
דוגמה אחת ל בינה מלאכותית הוא למידת מכונה. זה מלמד מחשבים ללמוד מנתונים וליצור תחזיות על סמך נתונים אלה. מבלי להיות מקודד במפורש, הוא משתמש במודלים סטטיסטיים כדי לעזור למחשבים להשתפר בפעילות מסוימת.
בניסוח אחר, למידת מכונה היא תהליך האימון מחשבים ללמוד בעצמם תוך שימוש בנתונים כמדריך שלהם.
נתונים, אלגוריתמים ומשוב הם שלושת המרכיבים העיקריים של למידת מכונה. ה אלגוריתם למידה של מכונה יש לאמן תחילה על מערך נתונים כדי לזהות דפוסים. שנית, האלגוריתם עושה תחזיות על סמך מערך נתונים חדש תוך שימוש בדפוסים הנלמדים.
בסופו של דבר, לאחר קבלת משוב על התחזיות שלו, האלגוריתם מבצע התאמות. וכן, זה משפר את היעילות שלו.
סוגים עיקריים של למידת מכונה
למידה מפוקחת
בלמידה מפוקחת, מערך נתונים מסומן מאמן את האלגוריתם. אז, כניסות ויציאות תואמות מותאמות. לאחר למידה של התאמה בין תשומות ליציאות, האלגוריתם יכול לחזות תוצאות באמצעות נתונים טריים.
יישומים כמו זיהוי תמונות, זיהוי אודיו ועיבוד שפה טבעית משתמשים בלמידה מפוקחת. העוזרת הוירטואלית של אפל Siri, למשל, משתמשת בלמידה מפוקחת כדי לפרש ולבצע את הפקודות שלך.
למידה ללא פיקוח
למידה ללא פיקוח היא תת-קבוצה של למידת מכונה. במקרה זה, האלגוריתם נלמד על מערך נתונים שבו הכניסות והיציאות אינן מזווגות. כדי ליצור תחזיות, על האלגוריתם ללמוד תחילה לזהות דפוסים ומתאמים בנתונים.
יישומים כמו דחיסת נתונים, זיהוי אנומליות ואשכולות מעסיקים למידה ללא פיקוח. לדוגמה, אמזון בעברית ממליץ על מוצרים לצרכנים בהתבסס על היסטוריית הרכישות והרגלי הגלישה שלהם תוך שימוש בלמידה ללא פיקוח.
לימוד עם חיזוקים
זה כרוך באינטראקציה עם הסביבה וקבלת משוב בצורה של תגמולים ועונשים. האלגוריתם משיג את היכולת לקבל החלטות שמגדילות את התגמולים ומקטינות את העונשים.
יישומים לסוג זה של למידת מכונה כוללים רובוטים, מכוניות בנהיגה עצמית ומשחקים. למשל, של Google DeepMind AlphaGo התוכנה משתמשת בלימוד חיזוק כדי לשחק את המשחק של Go.
הקשר בין ראיית מחשב ללמידת מכונה
כיצד משימות ראיית מחשב יכולות להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה?
מספר משימות ראייה ממוחשבת, כולל זיהוי אובייקטים וסיווג תמונות, משתמשות בלמידת מכונה. צורה נפוצה של טכניקת למידת מכונה המועסקת היא רשתות עצביות מפותלות (CNNs).
זה יכול לזהות דפוסים ומאפיינים בתמונות.
לדוגמה, תמונות גוגל עושה שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה. הוא מזהה ומסווג אוטומטית תצלומים על סמך הפריטים והפרטים הנוכחים.
יישומים של ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה בעולם האמיתי
מספר יישומים בעולם האמיתי משלבים ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה. דוגמה מצוינת היא מכוניות לנהיגה עצמית. הם מזהים ומנטרים דברים בכביש באמצעות ראייה ממוחשבת.
בנוסף, הם משתמשים באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לקבל שיפוט על סמך המידע הזה. Waymo היא חברת מכוניות לנהיגה עצמית בבעלות אלפבית. לזיהוי עצמים ומיפוי, הוא משלב גם ראייה ממוחשבת וגם למידת מכונה.
ראיית מחשב ולמידת מכונה משמשים יחד גם בתעשייה הרפואית. הם עוזרים לאנשי מקצוע לבחון תמונות רפואיות ולסייע באבחון. לדוגמה, כלי האבחון המאושר על ידי ה-FDA IDx-DR משתמש בלמידת מכונה כדי לבחון תמונות רשתית ולמצוא רטינופתיה סוכרתית. זהו מצב שאם מתעלמים ממנו, עלול לגרום לעיוורון.
ההבדלים בין למידת מכונה לראיית מחשב
סוגי נתונים המועסקים
סוגי הנתונים שבהם משתמשים ראיית מחשב ולמידת מכונה שונים. למידת מכונה יכולה להתמודד עם מגוון סוגי נתונים, כולל נתוני מספרים, טקסט ושמע.
עם זאת, ראיית מחשב מתרכזת רק ב נתונים חזותיים כמו תמונות וסרטונים.
מטרות של כל תחום
למידת מכונה ולראייה ממוחשבת יש מטרות שונות. המטרות העיקריות של ראייה ממוחשבת הן לנתח ולהבין קלט חזותי. אלה כוללים גם זיהוי אובייקטים, מעקב אחר תנועה וניתוח תמונה.
עם זאת, אלגוריתמי למידת מכונה יכולים לשמש עבור כל מיני פעילויות.
ראיית מחשב כתת-קבוצה של למידת מכונה
למרות שזהו אזור נפרד, ראייה ממוחשבת נתפסת גם כחלק מלמידת מכונה.
כמה מהשיטות והמשאבים המשמשים למידת מכונה - כגון למידה עמוקה, רשתות עצביות ואשכולות - משמשים גם ליצירת ראייה ממוחשבת.
אפשרויות מרגשות לפנינו
הפוטנציאל לצומת שלהם הולך ומרתק יותר. עם התקדמות הטכנולוגיות החדשות, אנו יכולים לצפות לראות יישומים מרהיבים.
תחום אחד שבו הצומת הזה מעניין במיוחד הוא הרובוטיקה. ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה ישחקו תפקיד חשוב באפשרות לרובוטים לנווט בסביבה מסובכת.
הם יתקשרו עם חפצים ובני אדם ככל שהם יגדלו עצמאיים יותר. אנו יכולים לצפות לראות רובוטים יעילים יותר במטלות שונות.
פוטנציאל מסקרן נוסף הוא מציאות מדומה. ראיית מחשב ולמידת מכונה, עם יכולתם לזהות ולנתח קלט חזותי, יכולים לאפשר לבני אדם לעסוק בסביבה וירטואלית באופן טבעי ואינטואיטיבי יותר. נראה אפליקציות המאפשרות לנו לשלב בצורה חלקה את העולם הממשי והווירטואלי. זה יביא אפשרויות חדשות למטרות בידור, חינוך ועוד.
העתיד של ראיית מחשב ולמידת מכונה טומן בחובו הבטחות רבות. אנו נראה שימושים יוצאי דופן עוד יותר בתחומים אלה בשנים הבאות.
השאירו תגובה