ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಜನರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಜಗತ್ತನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರಿಯಾಲಿಟಿ ಮಾಡಿವೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, AI ಯ ಎರಡು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಅವರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪರಸ್ಪರ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತಾರೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಈ ಕುತೂಹಲಕಾರಿ AI ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳಿ.
ನಾವು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ?
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎರಡೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗಗಳಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಾವು AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಮತ್ತು, ನಾವು ನಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಇವೆರಡನ್ನೂ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಹೋಗೋಣ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಕಣ್ಣು ಮತ್ತು ಮಿದುಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೋ ಹಾಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ವಸ್ತುಗಳು, ಮುಖಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಮತ್ತು, ಅವರು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಆರೋಗ್ಯ, ಸಾರಿಗೆ, ಮನರಂಜನೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಾಲಕರಹಿತ ಕಾರುಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅನಾರೋಗ್ಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮಿತಿಯಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು, ನಾವು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದೇವೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು
ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವೆಂದರೆ ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಚಿತ್ರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವರು ವಸ್ತುಗಳು, ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಹಲವಾರು ಉದ್ಯಮಗಳು ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಳನುಗ್ಗುವವರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ರೇಡಿಯಾಗ್ರಫಿಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತು ಪತ್ತೆ
ಇದು ಸ್ಥಿರ ಅಥವಾ ಚಲಿಸುವ ದೃಶ್ಯ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಸೇರಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಿ ನೆಸ್ಟ್ ಕ್ಯಾಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಲನೆ ಅಥವಾ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದಾಗ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುವ ಹೋಮ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿದೆ.
ವಿಭಜನೆ
ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅದನ್ನು ಹಲವು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತಿದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಅರ್ಜಿಗಳು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಚಿತ್ರ ಸಂಪಾದನೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅಡೋಬ್ ಫೋಟೋಶಾಪ್ ಚಿತ್ರದೊಳಗೆ ವಿವಿಧ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಅಂಶಕ್ಕೆ ವಿವಿಧ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಗಿದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಉತ್ತಮಗೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ತರಬೇತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಕಲಿಯಲು.
ಡೇಟಾ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ದಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬೇಕು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅದರ ಮುನ್ನೋಟಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು, ಇದು ಅದರ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮುಖ್ಯ ವಿಧಗಳು
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಕಲಿತ ನಂತರ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಾಜಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು.
ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಆಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. Apple ನ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕ ಸಿರಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಜೋಡಿಯಾಗಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೊದಲು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿಯಬೇಕು.
ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಮೆಜಾನ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಖರೀದಿ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ
ಇದು ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಫಲಗಳು ಮತ್ತು ದಂಡಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ರತಿಫಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತು ದಂಡವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಗೇಮಿಂಗ್ ಸೇರಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Google DeepMind ನ AlphaGo ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಗೋ ಆಟವನ್ನು ಆಡಲು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧ
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಬಳಸುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರದ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನರ ಜಾಲಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್ಗಳು).
ಇದು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೂಗಲ್ ಪಿಕ್ಚರ್ಸ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಇರುವ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಛಾಯಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಹಲವಾರು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳು. ಅವರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಮತ್ತು, ಅವರು ಆ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ವೇಮೋ ಆಲ್ಫಾಬೆಟ್ ಒಡೆತನದ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರ್ ಸಂಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಾಗಿ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎರಡನ್ನೂ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, FDA-ಅನುಮೋದಿತ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ ಟೂಲ್ IDx-DR ರೆಟಿನಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಡಯಾಬಿಟಿಕ್ ರೆಟಿನೋಪತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೆ ಕುರುಡುತನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಸ್ಥಿತಿ ಇದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ವಿಧಗಳು
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊ ಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ದೃಶ್ಯ ಡೇಟಾ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಂತೆ.
ಪ್ರತಿ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಗುರಿಗಳು
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಗಳು ದೃಶ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಚಲನೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೂಡ ಸೇರಿವೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್
ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರದೇಶವಾಗಿದ್ದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿಯೂ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು-ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ, ನರ ಜಾಲಗಳು, ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್- ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ರಚಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅತ್ಯಾಕರ್ಷಕ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮುಂದಿವೆ
ಅವರ ಛೇದನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ. ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಅದ್ಭುತವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಈ ಛೇದಕವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿರುವ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವೆಂದರೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಬೆಳೆದಾಗ ಅವರು ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ವಿವಿಧ ಕೆಲಸಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
ಮತ್ತೊಂದು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೆಂದರೆ ವರ್ಚುವಲ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಮಾನವರು ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ ವಾಸ್ತವ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಪ್ರಪಂಚಗಳನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಇದು ಮನರಂಜನೆ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಇತರ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು ಬಹಳಷ್ಟು ಭರವಸೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮುಂದಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಡೊಮೇನ್ಗಳ ಇನ್ನಷ್ಟು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಬಳಕೆಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ