視覚データの解釈において、コンピューターが人間よりも正確な世界を想像してみてください。 コンピューター ビジョンと機械学習の分野は、このアイデアを現実のものにしました。
コンピューター ビジョンと機械学習は、AI の XNUMX つの重要なコンポーネントです。 それらは時々互いに混同されます。 それらは同じ意味で使用されることさえあります。
ただし、これらは異なる方法を備えた別個の領域です。 この投稿では、コンピュータ ビジョンとコンピュータ ビジョンの対照について説明します。 機械学習。 これらの興味深い AI サブフィールドを探索してみませんか。
なぜこの区別をする必要があるのですか?
コンピューター ビジョンと機械学習の両方が、人工知能の重要な部分です。 しかし、それらには異なる方法論と目的があります。 それらの違いを知ることで、AI の可能性をより有効に活用できます。
また、プロジェクトに適したテクノロジーを選択できます。
両方をXNUMXつずつ見ていきましょう。
コンピュータ ビジョンについて
視覚世界を解釈するコンピューターの能力は、コンピューター ビジョンとして知られています。 これには、デジタル画像とビデオを理解して分析するためのコンピューターのトレーニングが含まれます。
この技術は、人間の目と脳の働きと同じように機能します。 コンピュータは物体、顔、およびパターンを認識できます。 写真からデータを抽出できます。 また、アルゴリズムとモデルを使用してデータを評価します。
ヘルスケア、運輸、エンターテイメント、セキュリティなど、いくつかの業界がコンピューター ビジョンの恩恵を受けることができます。 たとえば、コンピューター ビジョンは、自動運転車の誘導や医師による病気の診断を支援するために使用されています。
コンピュータ ビジョンの可能性は無限大です。 そして、私たちは彼らの可能性を探求し始めたばかりです。
コンピュータ ビジョンの主なタスク
画像認識
コンピュータ ビジョンの重要な機能は、画像認識です。 デジタル画像を認識して分類する方法をコンピュータ システムに教えます。 これは、コンピューターが画像の構成要素を自動的に認識できることを意味します。
オブジェクト、動物、人間を区別し、適切にラベルを付けることができます。
いくつかの業界で画像認識が採用されています。 たとえば、侵入者を特定して追跡するために、セキュリティ システムで画像認識が使用されています。 また、診断と治療において医師を支援するためにX線撮影で使用されます。
オブジェクト検出
これは、静止または移動する視覚メディア内のアイテムを見つけて認識する技術です。 この仕事の用途には、ロボット、自動運転車、監視などがあります。 たとえば、 ネストカム は、物体検出を使用して動きや音を検出すると、顧客に警告するホーム セキュリティ システムです。
Segmentation
写真をセグメント化するプロセスは、それぞれが固有の特性を持つ多くのセグメントに分割します。 このジョブのアプリケーションには、ドキュメント分析、ビデオ処理、および医療画像処理が含まれます。
たとえば、よく知られている画像編集プログラム Adobe Photoshop セグメンテーションを使用して、画像内のさまざまなコンポーネントを分離し、各要素にさまざまな効果を適用します。
機械学習について
一例 人工知能 機械学習です。 それは、データから学習し、そのデータに基づいて予測を形成するようにコンピューターに教えることです。 明示的にコード化されていなくても、統計モデルを使用して、コンピューターが特定のアクティビティをより適切に処理できるようにします。
言い換えれば、 機械学習はトレーニングのプロセスです コンピュータはデータをガイドとして学習します。
データ、アルゴリズム、およびフィードバックは、機械学習の XNUMX つの主要な構成要素です。 の 機械学習アルゴリズム パターンを識別するために、最初にデータセットでトレーニングする必要があります。 次に、アルゴリズムは、学習したパターンを使用して新しいデータセットに基づいて予測を行います。
最終的に、予測に関するフィードバックを受け取った後、アルゴリズムは調整を行います。 そして、それはその効率を高めます。
機械学習の主な種類
教師あり学習
教師あり学習では、ラベル付きデータセットがアルゴリズムをトレーニングします。 したがって、入力と一致する出力はペアになっています。 入力と出力をペアにすることを学習した後、アルゴリズムは新しいデータを使用して結果を予測できます。
画像認識、音声認識、自然言語処理などのアプリケーションでは、教師あり学習が採用されています。 Apple の仮想アシスタント シリたとえば、教師あり学習を使用して、注文を解釈して実行します。
教師なし学習
教師なし学習は、機械学習のサブセットです。 この場合、アルゴリズムは、入力と出力がペアになっていないデータセットで教えられます。 予測を生成するには、アルゴリズムはまずデータのパターンと相関を認識することを学習する必要があります。
データ圧縮、異常検出、クラスタリングなどのアプリケーションでは、教師なし学習が採用されています。 例えば、 Amazon 教師なし学習を使用して、購入履歴と閲覧習慣に基づいて消費者に商品をレコメンドします。
強化学習
これには、環境との相互作用と、報酬と罰則の形でのフィードバックの取得が含まれます。 アルゴリズムは、報酬を増やしてペナルティを減らす決定を下す能力を獲得します。
この種の機械学習のアプリケーションには、ロボット、自動運転車、ゲームなどがあります。 たとえば、Google DeepMind の アルファゴー ソフトウェアは囲碁のゲームをプレイするために強化学習を採用しています。
コンピューター ビジョンと機械学習の関係
コンピューター ビジョン タスクで機械学習アルゴリズムを使用する方法
オブジェクトの識別や画像の分類など、いくつかのコンピューター ビジョン タスクでは、機械学習が使用されます。 採用されている機械学習手法の一般的な形式は次のとおりです。 たたみ込みニューラルネットワーク (CNN)。
写真のパターンや特徴を識別できます。
例えば、 Googleフォト 機械学習アルゴリズムを利用します。 存在するアイテムや人物に基づいて、写真を自動的に認識して分類します。
コンピュータビジョンと機械学習の実世界への応用
いくつかの実世界のアプリケーションでは、コンピューター ビジョンと機械学習が組み合わされています。 その好例が自動運転車です。 彼らはコンピューター ビジョンを使用して道路上の物体を識別し、監視します。
そして、機械学習アルゴリズムを使用して、その情報に基づいて判断を下します。 ウェイモ アルファベット傘下の自動運転車会社です。 オブジェクトの認識とマッピングのために、コンピューター ビジョンと機械学習の両方を組み合わせます。
コンピューター ビジョンと機械学習は、医療業界でも一緒に使用されています。 彼らは、専門家が医療写真を調べ、診断を支援するのに役立ちます。 たとえば、FDA 承認の診断ツール IDx-DR は、機械学習を使用して網膜像を検査し、糖尿病性網膜症を発見します。 これを無視すると、失明に至る可能性がある状態です。
機械学習とコンピューター ビジョンの違い
使用するデータの種類
コンピューター ビジョンと機械学習が使用するデータの種類は異なります。 機械学習は、数値、テキスト、音声データなど、さまざまなデータ型を処理できます。
ただし、コンピューター ビジョンは、 ビジュアルデータ 写真や動画など。
各分野の目標
機械学習とコンピューター ビジョンにはさまざまな目的があります。 コンピューター ビジョンの主な目標は、視覚的な入力を分析して理解することです。 これらには、オブジェクト認識、モーション トラッキング、および画像分析も含まれます。
ただし、機械学習アルゴリズムはあらゆる種類のアクティビティに使用できます。
機械学習のサブセットとしてのコンピューター ビジョン
別の分野ではありますが、コンピュータ ビジョンも機械学習の一部と見なされています。
機械学習で使用されるいくつかの方法とリソース。 深い学習、ニューラル ネットワーク、およびクラスタリングは、コンピューター ビジョンの作成にも使用されます。
今後のエキサイティングな可能性
それらの交差点の可能性はますます魅力的になっています。 新しいテクノロジーの進歩により、目を見張るようなアプリケーションが期待できます。
この交差点が特に興味深い分野の XNUMX つがロボティクスです。 コンピューター ビジョンと機械学習は、ロボットが複雑な環境をナビゲートできるようにする上で重要な役割を果たします。
彼らはより独立して成長するにつれて、オブジェクトや人間と相互作用します。 さまざまな雑用でより効率的なロボットを見ることが期待できます。
もう XNUMX つの興味深い可能性は、バーチャル リアリティです。 コンピューター ビジョンと機械学習は、視覚入力を識別して分析する能力を備えているため、人間は仮想環境とより自然かつ直感的に関わることができます。 現実の世界と仮想の世界をスムーズに組み合わせることができるアプリケーションが表示されます。 エンタテインメントや教育など、新たな可能性をもたらします。
コンピューター ビジョンと機械学習の未来には多くの可能性があります。 今後数年間で、これらのドメインのさらに顕著な使用が見られるでしょう。
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