Компьютерлер визуалдык маалыматтарды чечмелөөдө адамдарга караганда такыраак болгон дүйнөнү элестетиңиз. Компьютердик көрүү жана машина үйрөнүү тармактары бул идеяны ишке ашырды.
Компьютердик көрүнүш жана машинаны үйрөнүү AIнын эки маанилүү компоненти болуп саналат. Алар кээде бири-бири менен чаташтырылган. Алар атүгүл бири-биринин ордуна колдонулушу мүмкүн.
Бирок, алар өзүнчө ыкмалар менен өзүнчө аймактар болуп саналат. Бул постто биз компьютердик көрүнүш менен карама-каршылыктарды талкуулайбыз машина үйрөнүү. Бизге кошулуңуз, биз бул кызыктуу AI бөлүмдөрүн изилдейбиз.
Эмне үчүн биз бул айырмачылыкты кылышыбыз керек?
Компьютердик көрүү да, машина үйрөнүү да жасалма интеллекттин маанилүү бөлүктөрү. Бирок, алардын ар кандай методологиялары жана максаттары бар. Алардын ортосундагы айырмачылыктарды билүү менен биз AI потенциалын жакшыраак пайдалана алабыз.
Жана биз долбоорлорубуз үчүн туура технологияны тандай алабыз.
Келгиле, экөөнү бирден карап көрөлү.
Компьютердик көрүнүштү түшүнүү
Компьютерлердин визуалдык дүйнөнү чечмелөө жөндөмдүүлүгү компьютердик көрүү деп аталат. Ал санариптик сүрөттөрдү жана видеолорду түшүнүүгө жана анализдөөгө компьютерлерди үйрөтүүнү камтыйт.
Бул технология адамда көз менен мээнин иштеши сыяктуу иштейт. Компьютерлер объектилерди, жүздөрдү жана үлгүлөрдү тааный алат. Алар сүрөттөрдөн маалыматтарды чыгара алышат. Жана, алар алгоритмдерди жана моделдерди колдонуу менен маалыматтарды баалоо.
Бир нече тармактар, анын ичинде саламаттыкты сактоо, транспорт, көңүл ачуу жана коопсуздук, компьютердик көрүнүштөн пайда ала алышат. Мисалы, компьютердик көрүнүш айдоочусуз унааларды жетектөө жана дарыгерлерге ооруларды аныктоодо жардам берүү үчүн колдонулат.
Компьютердик көрүүнүн мүмкүнчүлүктөрү чексиз. Жана, биз алардын потенциалын изилдей баштадык.
Компьютердик көрүүнүн негизги милдеттери
Сүрөттү таануу
Компьютердик көрүүнүн маанилүү функциясы - сүрөттү таануу. Ал компьютердик системаларга санарип сүрөттөрдү кантип таанууну жана категорияларды бөлүүнү үйрөтөт. Бул компьютерлер сүрөттүн компоненттерин автоматтык түрдө таанууга жөндөмдүү экенин билдирет.
Алар объектилерди, жаныбарларды жана адамдарды айырмалай алышат жана аларды тиешелүү түрдө белгилей алышат.
Бир нече тармактар сүрөт таанууну колдонушат. Мисалы, сүрөттү таануу коопсуздук системаларында бузуучуларды аныктоо жана көзөмөлдөө үчүн колдонулат. Ошондой эле, ал диагностика жана дарылоодо дарыгерлерге жардам берүү үчүн рентгенографияда колдонулат.
Object айкындоо
Бул кыймылсыз же кыймылдуу визуалдык медиадагы нерселердин жайгашкан жерин аныктоо жана таануу ыкмасы. Бул жумушка өтүнмөлөргө роботтор, автономдуу унаалар жана көзөмөл кирет. Мисалы, Nest Константин объектти аныктоо аркылуу кыймылды же үндү аныктаганда кардарларга эскерткен үй коопсуздук системасы.
Segmentation
Сүрөттү сегменттөө процесси аны ар бири өзүнүн уникалдуу касиеттери бар көптөгөн сегменттерге бөлүүдө. Бул жумушка арыздар документтерди талдоо, видео иштетүү жана медициналык сүрөттү камтыйт.
Мисалы, белгилүү сүрөт түзөтүү программасы Adobe Photoshop Сүрөттүн ичиндеги ар кандай компоненттерди бөлүп алуу жана ар бир элементке ар кандай эффекттерди колдонуу үчүн сегментацияны колдонот.
Машиналарды үйрөнүүнү түшүнүү
Бир мисал Жасалма интеллект машина үйрөнүү болуп саналат. Ал компьютерлерди маалыматтардан үйрөнүүгө жана ошол маалыматтардын негизинде болжолдоолорду түзүүгө үйрөтөт. Ачык коддолбостон, ал компьютерлерге белгилүү бир иш-аракетти жакшыртууга жардам берүү үчүн статистикалык моделдерди колдонот.
Башкача айтканда, машина үйрөнүү окутуу процесси болуп саналат компьютерлер өз алдынча үйрөнүү жана маалыматтарды жетекчилик катары алуу.
Маалыматтар, алгоритмдер жана кайтарым байланыштар машинаны үйрөнүүнүн үч негизги компоненти болуп саналат. The машина менен окутуу алгоритми үлгүлөрдү аныктоо үчүн адегенде маалымат топтомун үйрөтүү керек. Экинчиден, алгоритм үйрөнгөн үлгүлөрдү колдонуу менен жаңы маалымат топтомунун негизинде болжолдоолорду жасайт.
Акыр-аягы, анын божомолдору боюнча пикир алгандан кийин, алгоритм түзөтүүлөрдү киргизет. Жана, анын натыйжалуулугун жогорулатат.
Машиналарды үйрөнүүнүн негизги түрлөрү
Көзөмөлдөнгөн окутуу
Көзөмөлгө алынган окутууда, белгиленген маалымат топтому алгоритмди үйрөтөт. Ошентип, киргизүү жана дал чыгуулар жупташкан. Киргизүүнү жыйынтыктар менен жупташтырууга үйрөнгөндөн кийин, алгоритм жаңы маалыматтарды колдонуу менен жыйынтыктарды алдын ала айта алат.
Сүрөттөрдү таануу, аудио таануу жана табигый тилди иштетүү сыяктуу тиркемелер көзөмөлдөнгөн окутууну колдонот. Apple виртуалдык жардамчысы Сериялар, мисалы, буйруктарыңызды чечмелөө жана аткаруу үчүн көзөмөлдөнгөн үйрөнүүнү колдонот.
Көзөмөлсүз окутуу
Көзөмөлсүз окутуу - бул машина үйрөнүүнүн бир бөлүгү. Бул учурда, алгоритм киргизүү жана чыгуулар жупташкан эмес, маалымат топтомун үйрөтөт. Болжолдоолорду түзүү үчүн, алгоритм адегенде маалыматтардагы калыптарды жана корреляцияларды таанууну үйрөнүшү керек.
Маалыматтарды кысуу, аномалияларды аныктоо жана кластерлөө сыяктуу колдонмолор көзөмөлсүз окутууну колдонот. Мисалы үчүн, Amazon көзөмөлсүз үйрөнүү аркылуу алардын сатып алуу тарыхына жана серептөө адаттарынын негизинде керектөөчүлөргө товарларды сунуштайт.
Кубаттоо билим
Ал айлана-чөйрө менен өз ара аракеттенүүнү жана сыйлыктар жана жазалоо түрүндөгү пикирлерди алууну камтыйт. Алгоритм сыйлыктарды көбөйткөн жана жазаларды азайткан чечимдерди кабыл алуу мүмкүнчүлүгүнө ээ болот.
Машина үйрөнүүнүн бул түрү үчүн тиркемелерге роботтор, өзүн өзү айдаган унаалар жана оюндар кирет. Мисалы, Google DeepMind's AlphaGo программалык камсыздоо Go оюнун ойноо үчүн окутууну бекемдейт.
Компьютердик көрүнүш менен машина үйрөнүүнүн ортосундагы байланыш
Компьютердик көрүү тапшырмалары машина үйрөнүү алгоритмдерин кантип колдоно алат?
Компьютердик көрүүнүн бир нече тапшырмалары, анын ичинде объектти идентификациялоо жана сүрөттөрдү категориялаштыруу, машиналык үйрөнүүнү колдонот. Машина үйрөнүү техникасынын кеңири таралган формасы колдонулат конволюциялык нейрон тармактары (CNN).
Ал сүрөттөрдөгү үлгүлөрдү жана мүнөздөмөлөрдү аныктай алат.
Мисалы үчүн, Google сүрөттөрү машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонот. Ал сүрөттөрдү автоматтык түрдө тааныйт жана классификациялайт.
Чыныгы дүйнөдө компьютердик көрүү жана машина үйрөнүү колдонмолору
Бир нече реалдуу тиркемелер компьютердик көрүү менен машина үйрөнүүнү айкалыштырат. Мыкты мисал - өзүн-өзү башкарган унаалар. Алар компьютердик көрүнүш менен жолдо бараткан нерселерди аныктап, көзөмөлдөп турушат.
Жана, алар ошол маалыматтын негизинде чечим чыгаруу үчүн машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонушат. Waymo Alphabet компаниясына таандык өзүн-өзү башкаруучу унаа фирмасы. Объектти таануу жана картага түшүрүү үчүн ал компьютердик көрүнүштү жана машинаны үйрөнүүнү бириктирет.
Компьютердик көрүү жана машина үйрөнүү медицина тармагында да бирге колдонулат. Алар адистерге медициналык сүрөттөрдү текшерүүгө жана диагноз коюуга жардам берет. Мисалы, FDA тарабынан бекитилген IDx-DR диагностикалык куралы торчонун сүрөттөрүн изилдөө жана диабеттик ретинопатияны табуу үчүн машинаны үйрөнүүнү колдонот. Бул көңүл бурулбаса, сокурдукка алып келиши мүмкүн болгон шарт.
Машина үйрөнүү менен компьютердик көрүүнүн ортосундагы айырмачылыктар
Колдонулган маалыматтардын түрлөрү
Компьютердик көрүү жана машина үйрөнүү колдонгон маалыматтардын түрлөрү ар кандай. Машиналарды үйрөнүү ар кандай маалымат түрлөрүн, анын ичинде сандык, тексттик жана аудио маалыматтарды иштете алат.
Бирок, компьютердик көрүү бир гана көңүл бурат визуалдык маалыматтар сүрөттөр жана видеолор сыяктуу.
Ар бир талаанын максаттары
Машина үйрөнүү жана компьютердик көрүү ар кандай максаттарга ээ. Компьютердик көрүүнүн негизги максаттары – көрүү киргизүүнү талдоо жана түшүнүү. Булар ошондой эле объектти таануу, кыймылга көз салуу жана сүрөт анализин камтыйт.
Бирок, машина үйрөнүү алгоритмдерин иш-аракеттердин бардык түрлөрү үчүн колдонсо болот.
Компьютердик көрүнүш машиналык үйрөнүүнүн бир бөлүгү катары
Бул өзүнчө аймак болсо да, компьютердик көрүнүш дагы машинаны үйрөнүүнүн бир бөлүгү катары каралат.
Машиналарды үйрөнүүдө колдонулган бир нече ыкмалар жана ресурстар терең билим алуу, нейрон тармактары жана кластерлөө — компьютердик көрүнүштү түзүү үчүн да колдонулат.
Алдыда кызыктуу мүмкүнчүлүктөр
Алардын кесилишинин потенциалы ого бетер кызыктуу болуп баратат. Жаңы технологиялардын өнүгүшү менен биз укмуштуудай колдонмолорду көрө алабыз.
Бул кесилиш өзгөчө кызыктуу болгон бир тармак - робототехника. Компьютердик көрүнүш жана машинаны үйрөнүү роботторго татаал чөйрөнү башкарууга мүмкүндүк берүү үчүн маанилүү ролду ойнойт.
Алар көз карандысыз өскөн сайын объекттер жана адамдар менен өз ара аракеттенишет. Биз ар кандай жумуштарда натыйжалуураак роботторду көрөбүз деп күтсөк болот.
Дагы бир кызыктуу потенциал – бул виртуалдык чындык. Компьютердик көрүү жана машина үйрөнүү, алардын визуалдык киргизүүнү аныктоо жана талдоо жөндөмдүүлүгү менен адамдарга виртуалдык чөйрө менен табигый жана интуитивдик түрдө катышууга мүмкүндүк берет. Биз реалдуу жана виртуалдык дүйнөнү оңой айкалыштырууга мүмкүндүк берген тиркемелерди көрөбүз. Ал көңүл ачуу, билим берүү жана башка максаттар үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачат.
Компьютердик көрүнүштүн жана машина үйрөнүүнүн келечеги көп убадаларды берет. Биз кийинки жылдарда бул домендердин дагы укмуштуудай колдонулушун көрөбүз.
Таштап Жооп