წარმოიდგინეთ სამყარო, სადაც კომპიუტერები უფრო ზუსტია ვიდრე ადამიანები ვიზუალური მონაცემების ინტერპრეტაციაში. კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროებმა ეს იდეა რეალობად აქცია.
კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა ხელოვნური ინტელექტის ორი მნიშვნელოვანი კომპონენტია. ისინი ზოგჯერ ერთმანეთში აირია. ისინი შეიძლება გამოყენებულ იქნეს ურთიერთშემცვლელად.
თუმცა, ეს არის ცალკეული სფეროები განსხვავებული მეთოდებით. ამ პოსტში განვიხილავთ კონტრასტებს კომპიუტერულ ხედვასა და მანქანა სწავლის. შემოგვიერთდით ამ დამაინტრიგებელი AI ქვეველების შესწავლისას.
რატომ გვჭირდება ეს განსხვავება?
როგორც კომპიუტერული ხედვა, ასევე მანქანათმცოდნეობა ხელოვნური ინტელექტის გადამწყვეტი ნაწილია. თუმცა, მათ აქვთ განსხვავებული მეთოდოლოგია და მიზნები. მათ შორის განსხვავებების ცოდნით ჩვენ შეგვიძლია უკეთ გამოვიყენოთ AI-ს პოტენციალი.
და ჩვენ შეგვიძლია ავირჩიოთ სწორი ტექნოლოგია ჩვენი პროექტებისთვის.
მოდით გადავხედოთ ორივეს სათითაოდ.
კომპიუტერული ხედვის გაგება
კომპიუტერების უნარი ვიზუალური სამყაროს ინტერპრეტაციისთვის ცნობილია როგორც კომპიუტერული ხედვა. იგი მოიცავს კომპიუტერების ტრენინგს ციფრული სურათებისა და ვიდეოების გაგებისა და ანალიზისთვის.
ეს ტექნოლოგია მუშაობს ისევე, როგორც თვალები და ტვინი მუშაობს ადამიანებში. კომპიუტერებს შეუძლიათ ამოიცნონ ობიექტები, სახეები და ნიმუშები. მათ შეუძლიათ ფოტოების მონაცემების ამოღება. და ისინი აფასებენ მონაცემებს ალგორითმებისა და მოდელების გამოყენებით.
რამდენიმე ინდუსტრიას, მათ შორის ჯანდაცვას, ტრანსპორტირებას, გართობასა და უსაფრთხოებას, შეუძლია ისარგებლოს კომპიუტერული ხედვით. მაგალითად, კომპიუტერული ხედვა გამოიყენება უმართავი მანქანებისთვის და ექიმების დასახმარებლად დაავადებების დიაგნოზში.
კომპიუტერული ხედვის შესაძლებლობები უსაზღვროა. და, ჩვენ მხოლოდ დავიწყეთ მათი პოტენციალის შესწავლა.
კომპიუტერული ხედვის ძირითადი ამოცანები
სურათის ამოცნობა
კომპიუტერული ხედვის გადამწყვეტი ფუნქციაა გამოსახულების ამოცნობა. ის ასწავლის კომპიუტერულ სისტემებს, როგორ ამოიცნონ და დაახარისხონ ციფრული სურათები. ეს ნიშნავს, რომ კომპიუტერებს შეუძლიათ ავტომატურად ამოიცნონ სურათის კომპონენტები.
მათ შეუძლიათ განასხვავონ საგნები, ცხოველები და ადამიანები და დაასახელონ ისინი სათანადოდ.
რამდენიმე ინდუსტრია იყენებს გამოსახულების ამოცნობას. მაგალითად, გამოსახულების ამოცნობა გამოიყენება უსაფრთხოების სისტემებში თავდამსხმელების იდენტიფიცირებისთვის და თვალყურის დევნებისთვის. ასევე, იგი გამოიყენება რენტგენოგრაფიაში, რათა დაეხმაროს ექიმებს დიაგნოზსა და მკურნალობაში.
ობიექტის ამოცნობა
ეს არის ნივთების ადგილმდებარეობისა და ამოცნობის ტექნიკა უძრავ ან მოძრავ ვიზუალურ მედიაში. ამ სამუშაოსთვის განაცხადები მოიცავს რობოტებს, ავტონომიურ მანქანებს და მეთვალყურეობას. მაგალითად, Nest Cam არის სახლის უსაფრთხოების სისტემა, რომელიც აფრთხილებს მომხმარებელს, როდესაც ის აღმოაჩენს მოძრაობას ან ხმას ობიექტების ამოცნობის გამოყენებით.
სეგმენტაცია
სურათის სეგმენტირების პროცესი მას მრავალ სეგმენტად ყოფს, თითოეულს თავისი უნიკალური თვისებები აქვს. ამ სამუშაოსთვის განაცხადები მოიცავს დოკუმენტების ანალიზს, ვიდეოს დამუშავებას და სამედიცინო ვიზუალიზაციას.
მაგალითად, კარგად ცნობილი სურათების რედაქტირების პროგრამა Adobe Photoshop იყენებს სეგმენტაციას გამოსახულების შიგნით სხვადასხვა კომპონენტის იზოლირებისთვის და თითოეულ ელემენტზე სხვადასხვა ეფექტების გამოსაყენებლად.
მანქანათმცოდნეობის გაგება
ერთი მაგალითი ხელოვნური ინტელექტი არის მანქანათმცოდნეობა. ის ასწავლის კომპიუტერებს ისწავლონ მონაცემებიდან და შექმნან პროგნოზები ამ მონაცემებზე დაყრდნობით. ცალსახად კოდირების გარეშე, ის იყენებს სტატისტიკურ მოდელებს, რათა დაეხმაროს კომპიუტერებს უკეთესობისკენ კონკრეტულ საქმიანობაში.
სხვანაირად რომ ვთქვათ, მანქანათმცოდნეობა არის ტრენინგის პროცესი კომპიუტერებმა უნდა ისწავლონ დამოუკიდებლად, ხოლო მონაცემების სახელმძღვანელოდ.
მონაცემები, ალგორითმები და უკუკავშირი მანქანური სწავლის სამი ძირითადი კომპონენტია. The მანქანათმშენებლობის ალგორითმი ჯერ უნდა გაიაროს ტრენინგი მონაცემთა ბაზაზე, რათა იდენტიფიცირდეს შაბლონები. მეორე, ალგორითმი აკეთებს პროგნოზებს ახალ მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული ნასწავლი შაბლონების გამოყენებით.
საბოლოო ჯამში, მის პროგნოზებზე გამოხმაურების მიღების შემდეგ, ალგორითმი ახდენს კორექტირებას. და ეს ზრდის მის ეფექტურობას.
მანქანათმცოდნეობის ძირითადი ტიპები
მეთვალყურეობის ქვეშ მყოფი სწავლა
ზედამხედველობით სწავლაში, ეტიკეტირებული მონაცემთა ნაკრები ავარჯიშებს ალგორითმს. ასე რომ, შეყვანები და შესატყვისი გამომავალი დაწყვილებულია. მას შემდეგ, რაც ისწავლეთ შეყვანის შედეგების დაწყვილება, ალგორითმს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს შედეგები ახალი მონაცემების გამოყენებით.
აპლიკაციები, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობა, აუდიო ამოცნობა და ბუნებრივი ენის დამუშავება, იყენებს ზედამხედველობით სწავლას. Apple-ის ვირტუალური ასისტენტი Siri, მაგალითად, იყენებს ზედამხედველობით სწავლებას თქვენი ბრძანებების ინტერპრეტაციისა და შესრულებისთვის.
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ქვეჯგუფი. ამ შემთხვევაში, ალგორითმი ისწავლება მონაცემთა ბაზაზე, სადაც შეყვანები და გამომავალი არ არის დაწყვილებული. პროგნოზების შესაქმნელად, ალგორითმმა ჯერ უნდა ისწავლოს მონაცემების შაბლონებისა და კორელაციების ამოცნობა.
აპლიკაციები, როგორიცაა მონაცემთა შეკუმშვა, ანომალიების გამოვლენა და კლასტერირება, იყენებს უკონტროლო სწავლებას. Მაგალითად, Amazon რეკომენდაციას უწევს საქონელს მომხმარებლებს მათი შესყიდვების ისტორიისა და დათვალიერების ჩვევების საფუძველზე, უკონტროლო სწავლების გამოყენებით.
გამაგრების სწავლა
ის მოიცავს გარემოსთან ურთიერთობას და უკუკავშირის მიღებას ჯილდოებისა და ჯარიმების სახით. ალგორითმი იძენს გადაწყვეტილებების მიღების უნარს, რომელიც ზრდის ჯილდოს და ამცირებს ჯარიმებს.
ამ ტიპის მანქანური სწავლების აპლიკაციები მოიცავს რობოტებს, თვითმართველ მანქანებს და თამაშებს. მაგალითად, Google DeepMind's ალბოა პროგრამული უზრუნველყოფა იყენებს Go-ს თამაშის გაძლიერების სწავლას.
ურთიერთობა კომპიუტერულ ხედვასა და მანქანათმცოდნეობას შორის
როგორ შეიძლება კომპიუტერული ხედვის ამოცანების გამოყენება მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები?
კომპიუტერული ხედვის რამდენიმე ამოცანა, მათ შორის ობიექტების იდენტიფიკაცია და სურათების კატეგორიზაცია, იყენებს მანქანურ სწავლებას. მანქანური სწავლების ტექნიკის გავრცელებული ფორმა, რომელიც გამოიყენება კონვულსიური ნერვული ქსელები (CNN-ები).
მას შეუძლია ნახატებში ნიმუშების და მახასიათებლების ამოცნობა.
მაგალითად, Google სურათები იყენებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს. ის ავტომატურად ცნობს და კლასიფიცირებს ფოტოებს არსებული ნივთებისა და პიროვნებების საფუძველზე.
კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები რეალურ სამყაროში
რეალურ სამყაროში არსებული რამდენიმე აპლიკაცია აერთიანებს კომპიუტერულ ხედვას და მანქანათმცოდნეობას. შესანიშნავი მაგალითია თვითმართვადი მანქანები. ისინი იდენტიფიცირებენ და აკონტროლებენ გზაზე არსებულ ნივთებს კომპიუტერული ხედვით.
და ისინი იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს ამ ინფორმაციის საფუძველზე განსჯის გასაკეთებლად. ვეიო არის თვითმართვადი მანქანების ფირმა, რომელიც ეკუთვნის Alphabet-ს. ობიექტების ამოცნობისა და რუკებისთვის ის აერთიანებს როგორც კომპიუტერულ ხედვას, ასევე მანქანათმცოდნეობას.
კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა ერთად გამოიყენება სამედიცინო ინდუსტრიაშიც. ისინი ეხმარებიან პროფესიონალებს სამედიცინო სურათების გამოკვლევაში და დიაგნოზში. მაგალითად, FDA-ს მიერ დამტკიცებული დიაგნოსტიკური ინსტრუმენტი IDx-DR იყენებს მანქანურ სწავლებას ბადურის სურათების შესამოწმებლად და დიაბეტური რეტინოპათიის დასადგენად. ეს არის მდგომარეობა, რომლის იგნორირებამ შეიძლება გამოიწვიოს სიბრმავე.
განსხვავებები მანქანათმცოდნეობასა და კომპიუტერულ ხედვას შორის
დასაქმებული მონაცემთა ტიპები
მონაცემთა ტიპები, რომლებსაც კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა იყენებს, განსხვავდება. მანქანათმცოდნეობას შეუძლია სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა დამუშავება, მათ შორის რიცხვითი, ტექსტური და აუდიო მონაცემები.
თუმცა, კომპიუტერული ხედვა კონცენტრირებულია მხოლოდ ვიზუალური მონაცემები მოსწონს ფოტოები და ვიდეო.
თითოეული სფეროს მიზნები
მანქანათმცოდნეობას და კომპიუტერულ ხედვას სხვადასხვა მიზნები აქვს. კომპიუტერული ხედვის ძირითადი მიზნებია ვიზუალური შეყვანის ანალიზი და გააზრება. ეს ასევე მოიცავს ობიექტების ამოცნობას, მოძრაობის თვალყურის დევნებას და სურათის ანალიზს.
თუმცა, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ყველა სახის საქმიანობისთვის.
კომპიუტერული ხედვა, როგორც მანქანათმცოდნეობის ქვეჯგუფი
მიუხედავად იმისა, რომ ეს ცალკე სფეროა, კომპიუტერული ხედვა ასევე განიხილება, როგორც მანქანათმცოდნეობის ნაწილი.
მანქანათმცოდნეობაში გამოყენებული რამდენიმე მეთოდი და რესურსი, როგორიცაა ღრმა სწავლება, ნერვული ქსელები და კლასტერირება - ასევე გამოიყენება კომპიუტერული ხედვის შესაქმნელად.
წინ საინტერესო შესაძლებლობებია
მათი გადაკვეთის პოტენციალი სულ უფრო მომხიბლავი იზრდება. ახალი ტექნოლოგიების წინსვლასთან ერთად, ჩვენ შეგვიძლია ველოდოთ სანახაობრივი აპლიკაციების ნახვას.
ერთ-ერთი სფერო, სადაც ეს კვეთა განსაკუთრებით საინტერესოა, არის რობოტიკა. კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა მნიშვნელოვან როლს შეასრულებს რობოტებისთვის რთულ გარემოში ნავიგაციის საშუალებას.
ისინი ურთიერთქმედებენ ობიექტებთან და ადამიანებთან, რადგან ისინი უფრო დამოუკიდებლები გახდებიან. ჩვენ შეგვიძლია ველოდოთ რობოტების ნახვას, რომლებიც უფრო ეფექტურები არიან სხვადასხვა სამუშაოებში.
კიდევ ერთი დამაინტრიგებელი პოტენციალი არის ვირტუალური რეალობა. კომპიუტერული ხედვა და მანქანათმცოდნეობა, ვიზუალური მონაცემების იდენტიფიცირებისა და ანალიზის უნარით, საშუალებას აძლევს ადამიანებს უფრო ბუნებრივად და ინტუიციურად ჩაერთონ ვირტუალურ გარემოში. ჩვენ დავინახავთ აპლიკაციებს, რომლებიც საშუალებას გვაძლევს შეუფერხებლად გავაერთიანოთ რეალური და ვირტუალური სამყარო. ეს შექმნის ახალ შესაძლებლობებს გართობის, განათლებისა და სხვა მიზნებისთვის.
კომპიუტერული ხედვისა და მანქანათმცოდნეობის მომავალი ბევრს გვპირდება. ჩვენ ვიხილავთ ამ დომენების კიდევ უფრო თვალსაჩინო გამოყენებას მომდევნო წლებში.
დატოვე პასუხი