Dinyayek ku komputer di şirovekirina daneyên dîtbarî de ji mirovan rastirtir bifikirin. Qadên dîtina kompîturê û fêrbûna makîneyê ev fikir kiriye rastiyek.
Dîtina komputer û fêrbûna makîneyê, du hêmanên girîng ên AI-ê ne. Carinan bi hevûdu re tevlihev dibin. Dibe ku ew bi hevûdu ve werin bikar anîn.
Lêbelê, ew bi rêbazên cûda deverên cuda ne. Di vê postê de, em ê nakokiyên di navbera dîtina komputer û fêrbûna makîneyê. Tevlî me bibin gava ku em van bineqadên AI-ya balkêş vedikolin.
Çima Divê Em Vê Cûdahiyê Bikin?
Hem dîtina komputer û hem jî fêrbûna makîneyê beşên girîng ên îstîxbarata sûnî ne. Lêbelê, wan metodolojî û armancên cûda hene. Bi zanîna cûdahiyên di navbera wan de em dikarin baştir potansiyela AI-ê bikar bînin.
Û, em dikarin ji bo projeyên xwe teknolojiya rast hilbijêrin.
Werin em van herduyan yek bi yek derbas bikin.
Fêmkirina Computer Vision
Kapasîteya kompîturan a şîrovekirina cîhana dîtbarî wekî dîtina kompîturê tê zanîn. Di nav xwe de komputerên perwerdehiyê hene ku wêne û vîdyoyên dîjîtal têgihiştin û analîz bikin.
Ev teknolojî mîna çawa çav û mêjî di mirovan de dixebitin dixebite. Komputer dikarin tiştan, rû û şêweyan nas bikin. Ew dikarin daneyan ji wêneyan derxînin. Û, ew daneyan bi karanîna algorîtma û modelan dinirxînin.
Gelek pîşesazî, di nav de lênihêrîna tenduristî, veguhastin, şahî, û ewlehî, dikarin ji dîtina komputerê sûd werbigirin. Mînakî, dîtina komputerê ji bo rêvekirina otomobîlên bê ajokar û di teşhîskirina nexweşiyan de arîkariya bijîjkan tê bikar anîn.
Derfetên dîtina komputerê bêsînor in. Û, me tenê dest bi lêkolîna potansiyela wan kiriye.
Karên sereke yên Vîzyona Computer
Naskirina Wêne
Fonksîyonek girîng a dîtina komputerê naskirina wêneyê ye. Ew pergalên komputerê fêr dike ka meriv çawa wêneyên dîjîtal nas bike û kategorîze bike. Ev tê wê wateyê ku komputer dikarin bixweber pêkhateyên wêneyek nas bikin.
Ew dikarin tiştan, heywanan û mirovan ji hev cuda bikin û wan bi guncan bi nav bikin.
Gelek pîşesazî naskirina wêneyê bikar tînin. Mînakî, naskirina wêneyê di pergalên ewlehiyê de ji bo tespîtkirin û şopandina dagirkeran tê bikar anîn. Di heman demê de, ew di radyografiyê de tê bikar anîn da ku di teşhîs û dermankirinê de alîkariya bijîjkan bike.
Vebijêrk Armanca
Ew teknîka peydakirin û naskirina tiştan di medyaya dîtbar a bêdeng an jî diherike de ye. Serîlêdanên ji bo vî karî robot, otomobîlên xweser, û çavdêriyê hene. Mînakî, ya Nest Cam pergalek ewlehiya malê ye ku gava ku bi karanîna vedîtina tiştan tevger an deng nas dike xerîdaran hişyar dike.
Segmentation
Pêvajoya dabeşkirina wêneyek wê di gelek beşan de vediqetîne, ku her yek bi taybetmendiyên xwe yên bêhempa ye. Serîlêdanên ji bo vî karî di nav de analîzkirina belge, pêvajoyek vîdyoyê, û wênekêşiya bijîjkî hene.
Mînakî, bernameya sererastkirina wêneyê ya naskirî Adobe Photoshop dabeşkirinê bikar tîne da ku hêmanên cihêreng di hundurê wêneyek de veqetîne û bandorên cihêreng li her hêmanekê bicîh bike.
Fêmkirina Fêrbûna Makîneyê
Yek mînak ji çêkirî fêrbûna makîneyê ye. Ew fêrî komputeran dike ku ji daneyan fêr bibin û li gorî wan daneyan pêşbîniyan çêbikin. Bêyî ku bi eşkere were kod kirin, ew modelên statîstîkî bikar tîne da ku alîkariya komputeran bike ku di çalakiyek taybetî de çêtir bibin.
Bi awayekî din, fêrbûna makîneyê pêvajoya perwerdehiyê ye komputeran ku bi tena serê xwe fêr bibin dema ku daneyan wekî rêberê xwe digirin.
Dane, algorîtma, û bertek sê hêmanên sereke yên fêrbûna makîneyê ne. Ew algorîtmaya fêrbûna makîneyê divê pêşî li ser danûstendinek were perwerde kirin da ku nimûneyan nas bike. Ya duyemîn, algorîtm pêşbîniyan li ser bingeha danûstendinek nû bi karanîna qalibên fêrbûyî dike.
Di dawiyê de, piştî wergirtina bertekên li ser pêşbîniyên xwe, algorithm sererastkirinan dike. Û, ew karbidestiya xwe zêde dike.
Cureyên sereke yên Fêrbûna Makîneyê
Fêrbûna Çavdêr
Di fêrbûna çavdêrîkirî de, danûstendinek binavkirî algorîtmayê perwerde dike. Ji ber vê yekê, ketin û derketinên lihevhatî bi hev re têne hev kirin. Piştî fêrbûna berhevkirina têketinan bi derkan re, algorîtm dikare bi karanîna daneyên nû encamên pêşbîn bike.
Serîlêdanên wekî naskirina wêneyê, naskirina deng, û pêvajokirina zimanê xwezayî fêrbûna çavdêriyê bikar tînin. Alîkarê virtual Apple Siri, wek nimûne, fêrbûna çavdêrîkirî bikar tîne da ku emrên we şîrove bike û bicîh bîne.
Fêrbûna Bêserûber
Fêrbûna bêserûber beşek ji fêrbûna makîneyê ye. Di vê rewşê de, algorîtma li ser danegehek ku têketin û derketin hevdu ne têne fêr kirin. Ji bo çêkirina pêşbîniyan, algorîtm divê pêşî fêr bibe ku di daneyan de qalib û pêwendiyan nas bike.
Serîlêdanên mîna berhevkirina daneyan, tespîtkirina anomalî, û komkirin fêrbûna bêserûber bikar tînin. Bo nimûne, Amazon li ser bingeha dîroka kirîna wan û adetên gerokê bi karanîna fêrbûna neçaverêkirî, tiştan ji xerîdaran re pêşniyar dike.
Fêrbûna xurtkirinê
Ew têkiliyek bi jîngehê re û wergirtina bertekên di forma xelat û cezayan de vedihewîne. Algorîtm jêhatîbûna biryarên ku xelatan zêde dike û cezayan kêm dike bi dest dixe.
Serîlêdanên ji bo vî rengî fêrbûna makîneyê robot, otomobîlên xwe-ajotinê, û lîstikê hene. Mînakî, Google DeepMind's AlphaGo nermalava fêrbûna bihêzkirinê bikar tîne da ku lîstika Go bilîze.
Têkiliya Di navbera Vîzyona Computer û Fêrbûna Makîneyê de
Çawa Karên Vîzyona Computer Dikarin Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê bikar bînin?
Gelek peywirên dîtina komputerê, di nav de naskirina tiştan û kategorîzekirina wêneyê, fêrbûna makîneyê bikar tînin. Formek hevpar a teknîka fêrbûna makîneyê ya ku tê bikar anîn ev e tevnên neuralî yên konvolucional (CNN).
Ew dikare di wêneyan de qalib û taybetmendiyên xwe nas bike.
Bo nimûne, Wêneyên Google algorîtmayên fêrbûna makîneyê bikar tîne. Ew bixweber wêneyan li gorî tişt û kesên heyî nas dike û dabeş dike.
Serîlêdanên dîtina komputer û fêrbûna makîneyê di cîhana rastîn de
Gelek serîlêdanên cîhana rastîn dîtina komputer û fêrbûna makîneyê bi hev re dikin. Nimûneyek mezin otomobîlên xweser in. Ew tiştên li ser rê bi dîtina kompîturê nas dikin û dişopînin.
Û, ew algorîtmayên fêrbûna makîneyê bikar tînin da ku li ser bingeha wê agahiyê dadbar bikin. Waymo fîrmayeke otomobîlên xweser e ku xwediyê wê Alphabet e. Ji bo naskirina tiştan û nexşeyê, ew hem dîtina komputerê û hem jî fêrbûna makîneyê bi hev re dike.
Dîtina komputer û fêrbûna makîneyê di pîşesaziya bijîjkî de jî bi hev re têne bikar anîn. Ew ji pisporan re dibin alîkar ku wêneyên bijîjkî bikolin û di tespîtkirinê de bibin alîkar. Mînakî, amûra tespîtkirinê ya pejirandî ya FDA IDx-DR fêrbûna makîneyê bikar tîne da ku wêneyên retînal lêkolîn bike û retînopatiya diyabetê bibîne. Ew rewşek e ku heke neyê paşguh kirin, dibe sedema korbûnê.
Cûdahî di navbera Fêrbûna Makîne û Vîzyona Komputerê de
Cureyên Daneyên Karker
Cûreyên daneyên ku dîtina komputer û fêrbûna makîneyê bikar tînin ji hev cuda ne. Fêrbûna makîneyê dikare cûrbecûr cûrbecûr daneyan, tevî daneyên jimareyî, nivîsar, û dengî bi rê ve bibe.
Lêbelê, vîzyona komputerê tenê li ser hûr dibe daneyên dîtbarî wek wêne û vîdyoyan.
Armancên Her Qada
Fêrbûna makîneyê û dîtina komputerê armancên cihêreng hene. Armancên sereke yên vîzyona komputerê analîzkirin û têgihîştina têketina dîtbar in. Di nav wan de naskirina tiştan, şopandina tevgerê, û analîzkirina wêneyê jî hene.
Lêbelê, algorîtmayên fêrbûna makîneyê dikare ji bo her cûre çalakiyan were bikar anîn.
Vîzyona Computer wekî Binkomek Fêrbûna Makîneyê
Dema ku ew deverek veqetandî ye, dîtina komputerê jî wekî beşek fêrbûna makîneyê tê dîtin.
Çend rêbaz û çavkaniyên ku di fêrbûna makîneyê de têne bikar anîn-wek mînak hînbûna kûr, torên neuralî, û komkirin-ji bo afirandina dîtina komputerê jî têne bikar anîn.
Derfetên heyecan li pêş
Potansiyela hevberdana wan her ku diçe balkêştir dibe. Bi pêşkeftina teknolojiyên nû, em dikarin li bendê bin ku serîlêdanên berbiçav bibînin.
Yek qadeke ku ev hevbendî bi taybetî balkêş e robotîk e. Vîzyona kompîturê û fêrbûna makîneyê dê rolek girîng bilîze ku bihêle robot li derdorên tevlihev rêve bibin.
Ew ê bi nesne û mirovan re têkilî daynin her ku ew serbixwetir bibin. Em dikarin hêvî bikin ku robotên ku di karên cihêreng de bikêrtir in bibînin.
Potansiyelek din a balkêş rastiya virtual ye. Vîzyona kompîturê û fêrbûna makîneyê, digel kapasîteya wan a nasîn û analîzkirina têketina dîtbarî, dikare rê bide mirov ku bi hawîrdora virtual re xwezayîtir û biaqiltir tevbigere. Em ê serîlêdanên ku destûrê didin me ku em cîhanên rastîn û virtual bi rêkûpêk tevlihev bikin bibînin. Ew ê ji bo şahî, perwerdehiyê û mebestên din îmkanên nû derxe holê.
Pêşeroja dîtina komputer û fêrbûna makîneyê gelek soz digire. Em ê di salên pêş de hê bêtir karanîna van domanan bibînin.
Leave a Reply