Mbayangno donya ing ngendi komputer luwih akurat tinimbang wong ing interpretasi data visual. Bidang visi komputer lan pembelajaran mesin wis nggawe ide iki dadi kasunyatan.
Visi komputer lan pembelajaran mesin, minangka rong komponen penting AI. Kadhang kala padha bingung. Padha bisa uga digunakake interchangeably.
Nanging, dheweke minangka wilayah sing kapisah kanthi cara sing beda. Ing kirim iki, kita bakal ngrembug kontras antarane visi komputer lan learning machine. Gabung karo kita nalika njelajah subfield AI sing nyenengake iki.
Napa Kita Perlu Nggawe Bedane Iki?
Panglihatan komputer lan pembelajaran mesin minangka bagean penting saka intelijen buatan. Nanging, padha duwe metodologi lan tujuan sing beda. Kanthi ngerti bedane ing antarane, kita bisa nggunakake potensial AI kanthi luwih apik.
Lan, kita bisa milih teknologi sing tepat kanggo proyek kita.
Ayo padha nliti loro-lorone siji-siji.
Pangertosan Komputer Visi
Kapasitas komputer kanggo napsirake jagad visual diarani visi komputer. Iki kalebu latihan komputer kanggo mangerteni lan nganalisa gambar lan video digital.
Teknologi iki kerjane kaya cara kerja mata lan otak ing manungsa. Komputer bisa ngenali obyek, pasuryan, lan pola. Padha bisa extract data saka foto. Lan, dheweke ngevaluasi data nggunakake algoritma lan model.
Sawetara industri, kalebu perawatan kesehatan, transportasi, hiburan, lan keamanan, bisa entuk manfaat saka visi komputer. Umpamane, visi komputer digunakake kanggo nuntun mobil tanpa sopir lan mbantu dokter ing diagnosis penyakit.
Kemungkinan karo visi komputer ora ana watese. Lan, kita mung miwiti njelajah potensial.
Tugas Utama Visi Komputer
Pangenalan Gambar
Fungsi penting saka visi komputer yaiku pangenalan gambar. Iki mulang sistem komputer carane ngenali lan nggolongake gambar digital. Iki nuduhake manawa komputer bisa ngenali komponen gambar kanthi otomatis.
Dheweke bisa mbedakake obyek, kewan, lan manungsa, lan menehi label kanthi tepat.
Sawetara industri nggunakake pangenalan gambar. Contone, pangenalan gambar digunakake ing sistem keamanan kanggo ngenali lan nglacak penyusup. Uga, digunakake ing radiografi kanggo mbantu dokter ing diagnosis lan perawatan.
Deteksi Obyek
Iki minangka teknik nemokake lan ngenali item ing media visual sing diam utawa obah. Aplikasi kanggo proyek iki kalebu robot, mobil otonom, lan pengawasan. Contone, ing Nest Cam minangka sistem keamanan omah sing menehi tandha marang pelanggan nalika ndeteksi gerakan utawa swara nggunakake deteksi obyek.
Segmen
Proses pamisahan gambar kasebut dadi pirang-pirang bagean, saben duwe sifat unik. Aplikasi kanggo proyek iki kalebu analisis dokumen, pangolahan video, lan pencitraan medis.
Contone, program editing gambar sing kondhang Adobe Photoshop nggunakake segmentasi kanggo ngisolasi macem-macem komponen ing gambar lan ngetrapake macem-macem efek kanggo saben unsur.
Ngerti Machine Learning
Salah sawijining conto saka Kacerdhasan gawéyan yaiku machine learning. Iki mulang komputer kanggo sinau saka data lan nggawe prediksi adhedhasar data kasebut. Tanpa dikodekake kanthi jelas, nggunakake model statistik kanggo mbantu komputer dadi luwih apik ing kegiatan tartamtu.
Kanthi cara liya, machine learning minangka proses latihan komputer kanggo sinau dhewe nalika njupuk data minangka pandhuane.
Data, algoritma, lan umpan balik minangka telung komponen utama pembelajaran mesin. Ing algoritma machine learning kudu dilatih dhisik ing dataset kanggo ngenali pola. Kapindho, algoritma nggawe prediksi adhedhasar dataset anyar nggunakake pola sinau.
Pungkasane, sawise nampa umpan balik babagan prediksi, algoritma nggawe pangaturan. Lan, iku nambah efficiency.
Jinis Utama Machine Learning
Sinau sing Diawasi
Ing sinau sing diawasi, dataset berlabel nglatih algoritma kasebut. Dadi, input lan output sing cocog dipasangake. Sawise sinau masangake input karo output, algoritma bisa prédhiksi asil nggunakake data anyar.
Aplikasi kaya pangenalan gambar, pangenalan audio, lan pangolahan basa alami nggunakake pembelajaran sing diawasi. Asisten virtual Apple Siri, contone, makaryakke learning diawasi kanggo kokwaca lan nindakake pesenan Panjenengan.
Sinau tanpa Pengawasan
Unsupervised learning minangka subset saka machine learning. Ing kasus iki, algoritma diwulangake ing dataset ing ngendi input lan output ora dipasangake. Kanggo ngasilake prediksi, algoritma kudu sinau kanggo ngenali pola lan korélasi ing data.
Aplikasi kaya kompresi data, deteksi anomali, lan clustering nggunakake pembelajaran tanpa pengawasan. Contone, Amazon nyaranake barang kanggo konsumen adhedhasar riwayat tuku lan kabiasaan browsing nggunakake sinau tanpa pengawasan.
Pembuatan sing dikuwatake
Iki kalebu interaksi karo lingkungan lan entuk umpan balik kanthi bentuk ganjaran lan denda. Algoritma entuk kemampuan kanggo nggawe keputusan sing nambah ganjaran lan nyuda penalti.
Aplikasi kanggo machine learning iki kalebu robot, mobil nyopir dhewe, lan game. Contone, Google DeepMind AlphaGo piranti lunak nggunakake penguatan sinau kanggo main game Go.
Hubungan Antarane Computer Vision lan Machine Learning
Kepiye Tugas Komputer Visi Bisa Nggunakake Algoritma Pembelajaran Mesin?
Sawetara tugas visi komputer, kalebu identifikasi obyek lan kategorisasi gambar, nggunakake pembelajaran mesin. Bentuk umum saka teknik pembelajaran mesin sing digunakake yaiku jaringan syaraf konvolusional (CNN).
Bisa ngenali pola lan ciri ing gambar.
Kayata, Gambar Google nggunakake algoritma machine learning. Kanthi otomatis ngenali lan nggolongake foto adhedhasar item lan individu sing ana.
Aplikasi visi komputer lan pembelajaran mesin ing jagad nyata
Sawetara aplikasi ing donya nyata nggabungake visi komputer lan pembelajaran mesin. Conto apik yaiku mobil nyopir dhewe. Dheweke ngenali lan ngawasi barang-barang ing dalan kanthi visi komputer.
Lan, dheweke nggunakake algoritma pembelajaran mesin kanggo nggawe keputusan adhedhasar informasi kasebut. Waymo iku perusahaan mobil nyopir dhewe diduweni dening Alphabet. Kanggo pangenalan obyek lan pemetaan, iki nggabungake visi komputer lan pembelajaran mesin.
Visi komputer lan pembelajaran mesin digunakake bebarengan ing industri medis. Dheweke mbantu para profesional kanggo mriksa gambar medis lan mbantu diagnosa. Contone, alat diagnostik sing disetujoni FDA IDx-DR nggunakake pembelajaran mesin kanggo mriksa gambar retina lan nemokake retinopati diabetes. Iki minangka kondisi sing, yen ora digatekake, bisa nyebabake wuta.
Bedane antarane Machine Learning lan Computer Vision
Jinis Data Digunakake
Jinis data sing digunakake dening visi komputer lan pembelajaran mesin beda-beda. Machine learning bisa nangani macem-macem jinis data, kalebu data numerik, teks, lan audio.
Nanging, visi komputer mung fokus ing data visual kaya foto lan video.
Sasaran Saben Lapangan
Pembelajaran mesin lan visi komputer duwe macem-macem tujuan. Tujuan utama visi komputer yaiku kanggo nganalisa lan ngerteni input visual. Iki uga kalebu pangenalan obyek, pelacakan gerakan, lan analisis gambar.
Nanging, algoritma machine learning bisa digunakake kanggo kabeh jinis kegiatan.
Visi Komputer minangka Subset saka Machine Learning
Nalika minangka wilayah sing kapisah, visi komputer uga katon minangka bagean saka pembelajaran mesin.
Sawetara cara lan sumber daya sing digunakake ing machine learning-kayata sinau jero, jaringan syaraf, lan clustering-uga digunakake kanggo nggawe visi komputer.
Kemungkinan Apik Ahead
Potensi persimpangan dheweke tambah menarik. Kanthi kemajuan teknologi anyar, kita bisa ngarepake aplikasi sing spektakuler.
Salah sawijining lapangan ing ngendi persimpangan iki menarik banget yaiku robotika. Visi komputer lan pembelajaran mesin bakal nduweni peran penting kanggo ngidini robot navigasi ing lingkungan sing rumit.
Dheweke bakal sesambungan karo obyek lan manungsa nalika tuwuh luwih mandiri. Kita bisa nyana kanggo ndeleng robot sing luwih efisien ing macem-macem tugas.
Potensi menarik liyane yaiku kasunyatan virtual. Visi komputer lan pembelajaran mesin, kanthi kapasitas kanggo ngenali lan nganalisa input visual, bisa ngidini manungsa melu lingkungan virtual kanthi luwih alami lan intuisi. Kita bakal weruh aplikasi sing ngidini kita bisa nggabungake jagad nyata lan virtual kanthi lancar. Bakal nggawa kemungkinan anyar kanggo hiburan, pendidikan, lan tujuan liyane.
Masa depan visi komputer lan pembelajaran mesin nduweni janji. Kita bakal weruh panggunaan domain kasebut sing luwih apik ing taun-taun sabanjure.
Ninggalake a Reply