컴퓨터가 시각적 데이터를 해석하는 데 있어서 사람보다 더 정확한 세상을 상상해 보십시오. 컴퓨터 비전과 기계 학습 분야는 이 아이디어를 현실로 만들었습니다.
컴퓨터 비전과 기계 학습은 AI의 두 가지 중요한 구성 요소입니다. 그들은 때때로 서로 혼동됩니다. 심지어 서로 바꿔서 사용할 수도 있습니다.
그러나 이들은 고유한 방법을 가진 별도의 영역입니다. 이 게시물에서는 컴퓨터 비전과 기계 학습. 이 흥미로운 AI 하위 분야를 탐색하는 과정에 참여하세요.
왜 우리는 이러한 구별을 해야 합니까?
컴퓨터 비전과 기계 학습은 모두 인공 지능의 중요한 부분입니다. 그러나 그들은 다른 방법론과 목표를 가지고 있습니다. 그들 사이의 차이점을 알면 AI의 잠재력을 더 잘 활용할 수 있습니다.
또한 프로젝트에 적합한 기술을 선택할 수 있습니다.
두 가지를 하나씩 살펴보겠습니다.
컴퓨터 비전 이해
시각 세계를 해석하는 컴퓨터의 능력을 컴퓨터 비전이라고 합니다. 여기에는 디지털 이미지와 비디오를 이해하고 분석하기 위한 훈련 컴퓨터가 포함됩니다.
이 기술은 인간의 눈과 뇌가 작동하는 방식과 동일하게 작동합니다. 컴퓨터는 사물, 얼굴, 패턴을 인식할 수 있습니다. 그들은 사진에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 그리고 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터를 평가합니다.
의료, 운송, 엔터테인먼트 및 보안을 포함한 여러 산업에서 컴퓨터 비전의 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전은 무인 자동차를 안내하고 의사의 질병 진단을 지원하는 데 사용됩니다.
컴퓨터 비전의 가능성은 무궁무진합니다. 그리고 우리는 그들의 잠재력을 탐색하기 시작했을 뿐입니다.
Computer Vision의 주요 업무
이미지 인식
컴퓨터 비전의 중요한 기능은 이미지 인식입니다. 디지털 사진을 인식하고 분류하는 방법을 컴퓨터 시스템에 가르칩니다. 이는 컴퓨터가 그림의 구성 요소를 자동으로 인식할 수 있음을 의미합니다.
사물, 동물, 인간을 구분하고 적절하게 이름을 붙일 수 있습니다.
여러 산업에서 이미지 인식을 사용합니다. 예를 들어 이미지 인식은 보안 시스템에서 침입자를 식별하고 추적하는 데 사용됩니다. 또한 의사의 진단 및 치료를 돕기 위해 방사선 촬영에 사용됩니다.
객체 감지
정지 또는 움직이는 시각 매체에서 항목을 찾고 인식하는 기술입니다. 이 작업에 대한 응용 프로그램에는 로봇, 자율 자동차 및 감시가 포함됩니다. 예를 들어, 둥지 캠 사물 감지를 통해 움직임이나 소리를 감지하면 고객에게 알려주는 홈 시큐리티 시스템입니다.
분할
그림을 분할하는 과정은 그림을 각각 고유한 특성을 가진 여러 부분으로 나누는 것입니다. 이 작업에 대한 응용 프로그램에는 문서 분석, 비디오 처리 및 의료 영상이 포함됩니다.
예를 들어, 잘 알려진 사진 편집 프로그램 어도비 포토샵 분할을 사용하여 이미지 내의 다양한 구성 요소를 분리하고 각 요소에 다양한 효과를 적용합니다.
기계 학습 이해
의 한 예 인공 지능 기계 학습입니다. 데이터로부터 학습하고 해당 데이터를 기반으로 예측을 형성하도록 컴퓨터를 가르치는 것입니다. 명시적으로 코딩하지 않고 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 특정 활동을 더 잘 수행하도록 돕습니다.
다른 말로 하자면, 기계 학습은 훈련 과정입니다 데이터를 지침으로 삼아 스스로 학습하는 컴퓨터.
데이터, 알고리즘 및 피드백은 기계 학습의 세 가지 주요 구성 요소입니다. 그만큼 기계 학습 알고리즘 패턴을 식별하려면 먼저 데이터 세트에서 훈련을 받아야 합니다. 둘째, 알고리즘은 학습된 패턴을 사용하여 새로운 데이터 세트를 기반으로 예측합니다.
궁극적으로 알고리즘은 예측에 대한 피드백을 받은 후 조정합니다. 그리고, 효율성을 높입니다.
기계 학습의 주요 유형
지도 학습
감독 학습에서 레이블이 지정된 데이터 세트는 알고리즘을 교육합니다. 따라서 입력과 일치하는 출력이 쌍을 이룹니다. 입력과 출력을 페어링하는 방법을 학습한 후 알고리즘은 새로운 데이터를 사용하여 결과를 예측할 수 있습니다.
이미지 인식, 오디오 인식 및 자연어 처리와 같은 애플리케이션은 감독 학습을 사용합니다. 애플의 가상 비서 시리예를 들어 감독 학습을 사용하여 주문을 해석하고 수행합니다.
비지도 학습
비지도 학습은 기계 학습의 하위 집합입니다. 이 경우 알고리즘은 입력과 출력이 쌍을 이루지 않는 데이터 세트에서 학습됩니다. 예측을 생성하려면 알고리즘이 먼저 데이터의 패턴과 상관 관계를 인식하는 방법을 학습해야 합니다.
데이터 압축, 이상 감지 및 클러스터링과 같은 애플리케이션은 비지도 학습을 사용합니다. 예를 들어, 아마존 비지도 학습을 사용하여 소비자의 구매 이력 및 브라우징 습관을 기반으로 상품을 추천합니다.
강화 학습
여기에는 환경과 상호 작용하고 보상 및 벌칙의 형태로 피드백을 받는 것이 포함됩니다. 알고리즘은 보상을 늘리고 처벌을 줄이는 결정을 내릴 수 있는 능력을 얻습니다.
이러한 종류의 기계 학습을 위한 응용 프로그램에는 로봇, 자율 주행 자동차 및 게임이 포함됩니다. 예를 들어 구글 딥마인드의 알파 고 소프트웨어는 바둑 게임을 하기 위해 강화 학습을 사용합니다.
컴퓨터 비전과 기계 학습의 관계
컴퓨터 비전 작업에서 기계 학습 알고리즘을 사용하는 방법은 무엇입니까?
개체 식별 및 사진 분류를 포함한 여러 컴퓨터 비전 작업은 머신 러닝을 사용합니다. 사용되는 일반적인 형태의 기계 학습 기술은 다음과 같습니다. 컨볼 루션 신경망 (CNN).
사진의 패턴과 특성을 식별할 수 있습니다.
예를 들어, Google 사진 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 존재하는 항목과 개인을 기반으로 사진을 자동으로 인식하고 분류합니다.
실제 세계에서 컴퓨터 비전 및 기계 학습의 응용
여러 실제 응용 프로그램은 컴퓨터 비전과 기계 학습을 결합합니다. 대표적인 예가 자율주행차다. 그들은 컴퓨터 비전으로 도로에서 사물을 식별하고 모니터링합니다.
그리고 기계 학습 알고리즘을 사용하여 그 정보를 기반으로 판단을 내립니다. 웨이 알파벳이 소유한 자율주행차 회사다. 객체 인식 및 매핑을 위해 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 결합합니다.
컴퓨터 비전과 기계 학습은 의료 산업에서도 함께 사용됩니다. 그들은 전문가들이 의료 사진을 검토하고 진단을 돕도록 돕습니다. 예를 들어, FDA 승인 진단 도구인 IDx-DR은 기계 학습을 사용하여 망막 사진을 검사하고 당뇨병성 망막병증을 찾습니다. 무시하면 실명에 이를 수 있는 상태입니다.
기계 학습과 컴퓨터 비전의 차이점
사용된 데이터 유형
컴퓨터 비전과 기계 학습이 사용하는 데이터 유형은 다릅니다. 기계 학습은 숫자, 텍스트 및 오디오 데이터를 비롯한 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
그러나 컴퓨터 비전은 시각적 데이터 사진과 비디오처럼.
분야별 목표
기계 학습과 컴퓨터 비전에는 다양한 목표가 있습니다. 컴퓨터 비전의 주요 목표는 시각적 입력을 분석하고 이해하는 것입니다. 여기에는 객체 인식, 동작 추적 및 사진 분석도 포함됩니다.
그러나 기계 학습 알고리즘은 모든 종류의 활동에 사용할 수 있습니다.
기계 학습의 하위 집합으로서의 컴퓨터 비전
별도의 영역이지만 컴퓨터 비전도 기계 학습의 일부로 간주됩니다.
다음과 같은 기계 학습에 사용되는 몇 가지 방법 및 리소스 깊은 학습, 신경망 및 클러스터링도 컴퓨터 비전을 만드는 데 사용됩니다.
흥미진진한 가능성
그들의 교차점에 대한 잠재력은 더욱 매력적으로 성장하고 있습니다. 새로운 기술의 발전으로 우리는 멋진 응용 프로그램을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다.
이 교차점이 특히 흥미로운 분야 중 하나는 로봇 공학입니다. 컴퓨터 비전과 기계 학습은 로봇이 복잡한 환경을 탐색할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
그들은 더 독립적으로 성장함에 따라 사물 및 인간과 상호 작용할 것입니다. 우리는 다양한 집안일에서 더 효율적인 로봇을 기대할 수 있습니다.
또 다른 흥미로운 잠재력은 가상 현실입니다. 시각적 입력을 식별하고 분석하는 능력을 갖춘 컴퓨터 비전과 기계 학습을 통해 인간은 가상 환경에 보다 자연스럽고 직관적으로 참여할 수 있습니다. 실제 세계와 가상 세계를 원활하게 결합할 수 있는 애플리케이션을 보게 될 것입니다. 엔터테인먼트, 교육 및 기타 목적에 대한 새로운 가능성을 가져올 것입니다.
컴퓨터 비전과 머신 러닝의 미래에는 많은 가능성이 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 이러한 도메인이 훨씬 더 많이 사용되는 것을 보게 될 것입니다.
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