Көрнекі деректерді түсіндіруде компьютерлер адамдарға қарағанда дәлірек болатын әлемді елестетіп көріңіз. Компьютерлік көру және машиналық оқыту салалары бұл идеяны шындыққа айналдырды.
Компьютерлік көру және машиналық оқыту AI-ның екі маңызды құрамдас бөлігі болып табылады. Олар кейде бір-бірімен шатастырылады. Олар тіпті бір-бірінің орнына қолданылуы мүмкін.
Дегенмен, олар әртүрлі әдістері бар бөлек аймақтар. Бұл мақалада біз компьютерлік көру мен арасындағы қарама-қайшылықтарды талқылаймыз машина оқыту. Бізге қосылыңыз, біз осы қызықты AI қосалқы өрістерін зерттейміз.
Неліктен біз бұл айырмашылықты жасауымыз керек?
Компьютерлік көру және машиналық оқыту жасанды интеллекттің маңызды бөліктері болып табылады. Дегенмен, олардың әдістері мен мақсаттары әртүрлі. Олардың арасындағы айырмашылықтарды білу арқылы біз AI әлеуетін жақсырақ пайдалана аламыз.
Және біз өз жобаларымыз үшін дұрыс технологияны таңдай аламыз.
Екеуіне бір-бірден тоқталайық.
Компьютерлік көруді түсіну
Компьютерлердің көрнекі әлемді түсіндіру қабілеті компьютерлік көру деп аталады. Ол сандық кескіндер мен бейнелерді түсіну және талдау үшін компьютерлерді оқытуды қамтиды.
Бұл технология адамдарда көздер мен мидың қалай жұмыс істейтіні сияқты жұмыс істейді. Компьютерлер нысандарды, беттерді және үлгілерді тани алады. Олар фотосуреттерден деректерді шығара алады. Ал, олар алгоритмдер мен модельдер арқылы деректерді бағалайды.
Көптеген салалар, соның ішінде денсаулық сақтау, көлік, ойын-сауық және қауіпсіздік, компьютерлік көрудің пайдасын көре алады. Мысалы, компьютерлік көру жүргізушісіз көліктерді басқару және дәрігерлерге ауруларды диагностикалауға көмектесу үшін қолданылады.
Компьютерлік көру мүмкіндіктері шексіз. Ал, біз олардың әлеуетін енді ғана зерттей бастадық.
Компьютерлік көрудің негізгі міндеттері
Кескінді тану
Компьютерлік көрудің маңызды функциясы кескінді тану болып табылады. Ол компьютерлік жүйелерге цифрлық суреттерді тану және санаттауды үйретеді. Бұл компьютерлердің суреттің құрамдас бөліктерін автоматты түрде тануға қабілетті екенін білдіреді.
Олар заттарды, жануарларды және адамдарды ажырата алады және оларды тиісті түрде белгілей алады.
Бірнеше салалар кескінді тануды пайдаланады. Мысалы, кескінді тану қауіпсіздік жүйелерінде зиянкестерді анықтау және қадағалау үшін қолданылады. Сондай-ақ, ол диагностика мен емдеуде дәрігерлерге көмектесу үшін рентгенографияда қолданылады.
Объектіні анықтау
Бұл қозғалыссыз немесе қозғалатын визуалды медиадағы элементтерді табу және тану әдісі. Бұл жұмысқа арналған өтінімдерге роботтар, автономды көліктер және бақылау кіреді. Мысалы, Nest Cam нысанды анықтау арқылы қозғалысты немесе дыбысты анықтаған кезде тұтынушыларға ескертетін үй қауіпсіздік жүйесі.
Сегменттеу
Суретті сегменттеу процесі оның әрқайсысы өзінің бірегей қасиеттері бар көптеген сегменттерге бөлу болып табылады. Бұл жұмысқа арналған өтінімдерге құжаттарды талдау, бейне өңдеу және медициналық бейнелеу кіреді.
Мысалы, белгілі суретті өңдеу бағдарламасы Adobe Photoshop кескіндегі әртүрлі компоненттерді оқшаулау және әр элементке әртүрлі әсерлерді қолдану үшін сегменттеуді қолданады.
Машиналық оқытуды түсіну
Бір мысал жасанды интеллект машиналық оқыту болып табылады. Ол компьютерлерді деректерден үйренуге және сол деректерге негізделген болжамдар жасауға үйретеді. Нақты кодталмаған, ол компьютерлерге белгілі бір әрекетті жақсартуға көмектесу үшін статистикалық модельдерді пайдаланады.
Басқаша айтқанда, машиналық оқыту – оқыту процесі деректерді басшылыққа ала отырып, компьютерлер өз бетінше үйренуге мүмкіндік береді.
Деректер, алгоритмдер және кері байланыс машиналық оқытудың үш негізгі құрамдас бөлігі болып табылады. The машиналық оқыту алгоритмі үлгілерді анықтау үшін алдымен деректер жиынында оқыту керек. Екіншіден, алгоритм үйренген үлгілерді пайдалана отырып, жаңа деректер жинағы негізінде болжамдар жасайды.
Сайып келгенде, оның болжамдары бойынша кері байланыс алғаннан кейін, алгоритм түзетулер енгізеді. Және бұл оның тиімділігін арттырады.
Машиналық оқытудың негізгі түрлері
Жетекшілік ететін оқыту
Бақыланатын оқытуда белгіленген деректер жинағы алгоритмді үйретеді. Сонымен, кірістер мен сәйкес шығыстар жұптастырылған. Кірістерді шығыстармен жұптастыруды үйренгеннен кейін, алгоритм жаңа деректерді пайдалана отырып, нәтижелерді болжай алады.
Кескінді тану, дыбысты тану және табиғи тілді өңдеу сияқты қолданбалар бақыланатын оқытуды пайдаланады. Apple виртуалды көмекшісі Siri, мысалы, сіздің бұйрықтарыңызды түсіндіру және орындау үшін бақыланатын оқытуды пайдаланады.
Бақыланбай оқыту
Бақылаусыз оқыту машиналық оқытудың ішкі жиынтығы болып табылады. Бұл жағдайда алгоритм кірістер мен шығыстар жұпталмаған деректер жиынында оқытылады. Болжамдарды жасау үшін алгоритм алдымен деректердегі үлгілер мен корреляцияларды тануды үйренуі керек.
Деректерді қысу, аномалияларды анықтау және кластерлеу сияқты қолданбалар бақылаусыз оқытуды пайдаланады. Мысалы, Amazon тұтынушыларға тауарларды олардың сатып алу тарихы мен шолу әдеттері негізінде бақылаусыз оқытуды пайдалана отырып ұсынады.
Арматуралық оқыту
Ол қоршаған ортамен өзара әрекеттесуді және марапаттар мен айыппұлдар түрінде кері байланыс алуды қамтиды. Алгоритм сыйақыларды арттыратын және айыппұлдарды азайтатын шешімдер қабылдау мүмкіндігін алады.
Машинамен оқытудың бұл түріне арналған қолданбаларға роботтар, өздігінен жүретін көліктер және ойын кіреді. Мысалы, Google DeepMind AlphaGo бағдарламалық құрал Go ойынын ойнау үшін күшейтетін оқытуды пайдаланады.
Компьютерлік көру мен машиналық оқытудың арасындағы байланыс
Компьютерлік көру тапсырмалары машиналық оқыту алгоритмдерін қалай пайдалана алады?
Компьютерлік көрудің бірнеше тапсырмалары, соның ішінде нысанды анықтау және суретті санаттау, машиналық оқытуды пайдаланады. Қолданылатын машиналық оқыту техникасының кең таралған түрі конволюциялық нейрондық желілер (CNN).
Ол суреттердегі үлгілер мен белгілерді анықтай алады.
Мысалы, Google суреттері машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады. Ол фотосуреттерді бар элементтер мен жеке тұлғалар негізінде автоматты түрде таниды және жіктейді.
Нақты әлемде компьютерлік көру және машиналық оқытуды қолдану
Бірнеше нақты әлем қолданбалары компьютерлік көру мен машиналық оқытуды біріктіреді. Керемет мысал - өздігінен жүретін көліктер. Олар компьютерлік көру арқылы жолдағы заттарды анықтайды және бақылайды.
Және олар осы ақпаратқа негізделген пайымдаулар жасау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланады. Waymo Alphabet компаниясына тиесілі өздігінен жүретін автокөлік фирмасы. Объектіні тану және картаға түсіру үшін ол компьютерлік көруді де, машиналық оқытуды да біріктіреді.
Компьютерлік көру және машиналық оқыту медицина саласында да бірге қолданылады. Олар мамандарға медициналық суреттерді зерттеуге және диагноз қоюға көмектеседі. Мысалы, FDA мақұлдаған диагностикалық құрал IDx-DR тордың суреттерін зерттеу және диабеттік ретинопатияны табу үшін машиналық оқытуды пайдаланады. Бұл елемеген жағдайда соқырлыққа әкелетін жағдай.
Машиналық оқыту мен компьютерлік көру арасындағы айырмашылықтар
Қолданылатын деректер түрлері
Компьютерлік көру және машиналық оқыту қолданатын деректер түрлері әртүрлі. Машиналық оқыту сандық, мәтіндік және дыбыстық деректерді қоса алғанда, әртүрлі деректер түрлерін өңдей алады.
Дегенмен, компьютерлік көру тек назар аударады көрнекі деректер фотолар мен бейнелер сияқты.
Әр саланың мақсаттары
Машиналық оқыту және компьютерлік көру әртүрлі мақсаттарға ие. Компьютерлік көрудің негізгі мақсаттары визуалды енгізуді талдау және түсіну болып табылады. Оларға сонымен қатар нысанды тану, қозғалысты бақылау және суретті талдау кіреді.
Дегенмен, машиналық оқыту алгоритмдерін әрекеттердің барлық түрлерінде қолдануға болады.
Компьютерлік көру машиналық оқытудың ішкі жиынтығы ретінде
Бұл жеке аймақ болғанымен, компьютерлік көру машиналық оқытудың бір бөлігі ретінде қарастырылады.
Машиналық оқытуда қолданылатын бірнеше әдістер мен ресурстар, мысалы терең білім алу, нейрондық желілер және кластерлеу — компьютерлік көруді жасау үшін де қолданылады.
Алда қызықты мүмкіндіктер
Олардың қиылысу әлеуеті барған сайын қызықты. Жаңа технологиялардың дамуымен біз керемет қолданбаларды көреміз деп күтуге болады.
Бұл қиылыс әсіресе қызықты салалардың бірі - робототехника. Компьютерлік көру және машиналық оқыту роботтарға күрделі ортада шарлауға мүмкіндік беруде маңызды рөл атқарады.
Олар тәуелсіз өскен сайын заттармен және адамдармен өзара әрекеттеседі. Біз әртүрлі жұмыстарда тиімдірек роботтарды көреміз деп күтуге болады.
Тағы бір қызықты мүмкіндік - виртуалды шындық. Компьютерлік көру және машиналық оқыту визуалды енгізуді анықтау және талдау мүмкіндігімен адамдарға виртуалды ортамен табиғи және интуитивті түрде араласуға мүмкіндік береді. Біз нақты және виртуалды әлемдерді тегіс біріктіруге мүмкіндік беретін қолданбаларды көреміз. Ол ойын-сауық, білім беру және басқа мақсаттар үшін жаңа мүмкіндіктерді ашады.
Компьютерлік көру мен машиналық оқытудың болашағы көп үміт береді. Біз келесі жылдарда бұл домендердің бұдан да керемет қолданылуын көреміз.
пікір қалдыру