Stellt Iech eng Welt vir, wou Computere méi präzis si wéi d'Leit bei der Interpretatioun vun visuellen Donnéeën. D'Felder vun Computer Visioun a Maschinn Léieren hunn dës Iddi eng Realitéit gemaach.
Computer Visioun a Maschinnléieren, sinn zwee entscheedend Komponente vun AI. Si sinn heiansdo mat all aner duercherneen. Si kënne souguer austauschbar benotzt ginn.
Wéi och ëmmer, si sinn getrennte Beräicher mat ënnerschiddleche Methoden. An dësem Post wäerte mir d'Kontraster tëscht Computervisioun an Maschinn léieren. Maacht mat bei eis wéi mir dës faszinéierend AI Ënnerfelder entdecken.
Firwat musse mir dësen Ënnerscheed maachen?
Béid Computervisioun a Maschinnléieren si wesentlech Bestanddeeler vun der kënschtlecher Intelligenz. Wéi och ëmmer, si hu verschidde Methodologien an Ziler. Andeems mir d'Ënnerscheeder tëscht hinnen kennen, kënne mir d'Potenzial vun AI besser notzen.
An, mir kënnen déi richteg Technologie fir eis Projete wielen.
Loosst eis déi zwee een nom aneren iwwergoen.
Computer Visioun verstoen
D'Kapazitéit vu Computeren fir d'visuell Welt ze interpretéieren ass bekannt als Computervisioun. Et enthält Trainingscomputer fir digital Biller a Videoen ze verstoen an ze analyséieren.
Dës Technologie funktionnéiert wéi d'Aen an d'Gehirer bei Mënschen funktionnéieren. Computeren kënnen Objeten, Gesiichter a Mustere erkennen. Si kënnen Daten aus Fotoen extrahéieren. An, si evaluéieren d'Donnéeën mat Algorithmen a Modeller.
Verschidde Industrien, dorënner Gesondheetsariichtung, Transport, Ënnerhalung a Sécherheet, kënne vu Computervisioun profitéieren. Zum Beispill gëtt Computervisioun benotzt fir Chaufferlos Autoen ze guidéieren an Dokteren bei der Diagnostik vu Krankheeten ze hëllefen.
D'Méiglechkeeten mat Computer Visioun sinn onbegrenzt. An, mir hunn nëmmen ugefaang hir Potenzial ze entdecken.
Main Aufgaben vun Computer Visioun
Bilderkennung
Eng entscheedend Funktioun vun der Computervisioun ass Bilderkennung. Et léiert Computersystemer wéi digital Biller erkennen a kategoriséieren. Dëst implizéiert datt Computeren fäeg sinn d'Komponente vun engem Bild automatesch z'erkennen.
Si kënnen tëscht Objeten, Déieren a Mënschen ënnerscheeden, a se entspriechend bezeechnen.
Verschidde Industrien beschäftegt Bild Unerkennung. Zum Beispill gëtt Bilderkennung a Sécherheetssystemer benotzt fir Andréngen z'identifizéieren an ze verfolgen. Och gëtt et an der Radiographie benotzt fir Dokteren bei der Diagnostik a Behandlungen ze hëllefen.
Objektdetektioun
Et ass d'Technik fir Elementer an engem Still oder bewegt visuelle Medien ze lokaliséieren an z'erkennen. Uwendungen fir dës Aarbecht enthalen Roboteren, autonom Autoen, an Iwwerwaachung. Zum Beispill, de Nest Cam ass en Heemsécherheetssystem dee Clienten alarméiert wann et Bewegung oder Toun mat Objekterkennung erkennt.
Segmentéierung
De Prozess fir e Bild ze segmentéieren brécht et a vill Segmenter op, jidderee mat sengen eenzegaartegen Eegeschaften. Uwendungen fir dës Aarbecht enthalen Dokumentanalyse, Videoveraarbechtung, a medizinesch Imaging.
Zum Beispill de bekannte Bildbeaarbechtungsprogramm Adobe Photoshop beschäftegt Segmentatioun fir verschidde Komponenten an engem Bild ze isoléieren an verschidden Effekter op all Element anzesetzen.
Machine Learning verstoen
Ee Beispill vun Kënschtlech Intelligenz ass Maschinn Léieren. Et léiert Computeren aus Daten ze léieren a Prognosen op Basis vun dësen Daten ze bilden. Ouni explizit kodéiert ze sinn, benotzt et statistesch Modeller fir Computeren ze hëllefen besser bei enger bestëmmter Aktivitéit ze ginn.
Fir et anescht auszedrécken, Maschinn Léieren ass de Prozess vum Training Computeren fir eleng ze léieren wärend Dir Daten als hire Guide huelen.
Daten, Algorithmen a Feedback sinn déi dräi Haaptkomponente vum Maschinnléieren. Déi Maschinn léieren Algorithmus muss als éischt op engem Dataset trainéiert ginn fir Mustere z'identifizéieren. Zweetens mécht den Algorithmus Prognosen op Basis vun engem neien Dataset mat de geléierte Mustere.
Schlussendlech, nodeems hien Feedback iwwer seng Prognosen kritt huet, mécht den Algorithmus Upassungen. An, et verbessert seng Effizienz.
Main Zorte vu Maschinn Léieren
Iwwerwaachter Léieren
Beim iwwerwaachte Léieren trainéiert e markéierten Dataset den Algorithmus. Also, Inputen a passende Ausgänge si gepaart. Nodeems Dir geléiert hutt Inputen mat Ausgängen ze koppelen, kann den Algorithmus Resultater mat frëschen Daten viraussoen.
Uwendungen wéi Bilderkennung, Audioerkennung, an natierlech Sproochveraarbechtung beschäftegen iwwerwaacht Léieren. Apple's virtuelle Assistent Siri, zum Beispill, beschäftegt iwwerwaacht Léieren fir Är Bestellungen ze interpretéieren an auszeféieren.
Unspervised Learning
Net iwwerwaacht Léieren ass en Ënnerdeel vu Maschinnléieren. An dësem Fall gëtt den Algorithmus op engem Dataset geléiert wou d'Inputen an d'Ausgänge net gepaart sinn. Fir Prognosen ze generéieren, muss den Algorithmus als éischt léieren Musteren a Korrelatiounen an den Daten z'erkennen.
Uwendungen wéi Datekompressioun, Anomalie Detektioun, a Clustering benotze oniwwerwaacht Léieren. Zum Beispill, Amazon recommandéiert Wueren un d'Konsumenten baséiert op hirer Akafsgeschicht a Browsergewunnechten mat oniwwerwaachter Léieren.
Verstäerkung léieren
Et handelt sech ëm d'Interaktioun mat der Ëmwelt a kritt Feedback a Form vu Belounungen a Strofe. Den Algorithmus kritt d'Fäegkeet Entscheedungen ze treffen déi Belounungen erhéijen an d'Strofe reduzéieren.
Uwendungen fir dës Aart vu Maschinnléieren enthalen Roboteren, selbstfahrend Autoen, a Spill. Zum Beispill Google DeepMind AlphaGo Software benotzt Verstäerkung Léieren fir d'Spill vu Go ze spillen.
Relatioun tëscht Computer Visioun a Maschinn Léieren
Wéi Computer Visioun Aufgabe kënne Maschinn Léieren Algorithmen benotzen?
Verschidde Computervisiounsaufgaben, dorënner Objektidentifikatioun a Bildkategoriséierung, benotzen Maschinnléieren. Eng gemeinsam Form vu Maschinn Léieren Technik déi benotzt gëtt ass convolutional neural Netzwierker (CNNs).
Et kann Musteren a Charakteristiken a Biller identifizéieren.
Zum Beispill, Google Biller benotzt Maschinnléier Algorithmen. Et erkennt a klasséiert automatesch Fotoen op Basis vun den Artikelen an Individuen déi präsent sinn.
Uwendungen vun Computer Visioun a Maschinn Léieren an der real Welt
Verschidde real-Welt Uwendungen kombinéieren Computer Visioun a Maschinn Léieren. E super Beispill ass selbstfahrend Autoen. Si identifizéieren an iwwerwaachen Saachen op der Strooss mat Computer Visioun.
An, si benotze Maschinn Léieren Algorithmen fir Uerteeler op Basis vun dëser Informatioun ze maachen. Waymo ass eng selbstfahrend Autosfirma am Besëtz vum Alphabet. Fir Objekterkennung a Kartéierung kombinéiert et souwuel Computervisioun a Maschinnléieren.
Computervisioun a Maschinnléiere ginn och an der medizinescher Industrie zesumme benotzt. Si hëllefen Fachleit fir medizinesch Biller z'ënnersichen an ze hëllefen bei der Diagnostik. Zum Beispill benotzt de FDA-approuvéierten Diagnostool IDx-DR Maschinnléiere fir Netzhautbilder z'ënnersichen an diabetesch Retinopathie ze fannen. Et ass eng Bedingung déi, wann ignoréiert, zu Blannheet resultéiere kann.
Differenzen tëscht Machine Learning a Computer Vision
Zorte vun Daten Employéen
D'Zorte vun Daten déi Computervisioun a Maschinnléiere benotzen ënnerscheede sech. Maschinnléiere kann eng Vielfalt vun Datentypen handhaben, dorënner numeresch, Text- an Audiodaten.
Wéi och ëmmer, Computervisioun konzentréiert sech nëmmen op visuell Daten wéi Fotoen a Videoen.
Ziler vun all Feld
Maschinnléieren a Computervisioun hu verschidden Ziler. D'Haaptziler vun der Computervisioun sinn visuell Input ze analyséieren an ze verstoen. Dës enthalen och Objekterkennung, Bewegungsverfolgung a Bildanalyse.
Wéi och ëmmer, Maschinn Léieren Algorithmen kënne fir all Zort vun Aktivitéite benotzt ginn.
Computer Visioun als Subset vu Machine Learning
Och wann et e separat Gebitt ass, gëtt Computervisioun och als Deel vum Maschinnléieren ugesinn.
Verschidde vun de Methoden a Ressourcen déi am Maschinnléieren benotzt ginn - wéi z ze léieren, neural Netzwierker a Clustering - ginn och benotzt fir Computervisioun ze kreéieren.
Spannend Méiglechkeeten viraus
D'Potenzial fir hir Kräizung gëtt ëmmer méi faszinéierend. Mat dem Fortschrëtt vun neien Technologien kënne mir erwaarden spektakulär Uwendungen ze gesinn.
Ee Feld wou dës Kräizung besonnesch interessant ass ass Robotik. Computervisioun a Maschinnléiere wäerten eng wichteg Roll spillen fir Roboter z'erméiglechen komplizéiert Ëmgéigend ze navigéieren.
Si interagéieren mat Objeten a Mënschen wéi se méi onofhängeg wuessen. Mir kënnen erwaarden Roboteren ze gesinn déi méi effizient a verschiddene Aufgaben sinn.
En anert interessant Potenzial ass virtuell Realitéit. Computervisioun a Maschinnléieren, mat hirer Kapazitéit fir visuell Input z'identifizéieren an z'analyséieren, kënnen d'Mënschen erlaben sech mat virtuellen Ëmfeld méi natierlech an intuitiv ze engagéieren. Mir wäerten Uwendungen gesinn, déi eis erlaben déi aktuell a virtuell Welten glat ze kombinéieren. Et bréngt nei Méiglechkeete fir Ënnerhalung, Erzéiung an aner Zwecker.
D'Zukunft vun Computer Visioun a Maschinn Léieren hält vill Verspriechen. Mir wäerten nach méi bemierkenswäert Notzunge vun dësen Domainen an den nächste Joeren gesinn.
Hannerlooss eng Äntwert