Įsivaizduokite pasaulį, kuriame kompiuteriai vaizdinius duomenis interpretuoja tiksliau nei žmonės. Kompiuterinio matymo ir mašininio mokymosi sritys šią idėją pavertė realybe.
Kompiuterinė vizija ir mašininis mokymasis yra du pagrindiniai AI komponentai. Kartais jie yra painiojami vienas su kitu. Jie netgi gali būti naudojami pakaitomis.
Tačiau tai yra atskiros sritys su skirtingais metodais. Šiame įraše aptarsime kontrastus tarp kompiuterinio matymo ir mašininis mokymasis. Prisijunkite prie mūsų tyrinėdami šiuos intriguojančius AI polaukius.
Kodėl mes turime padaryti šį skirtumą?
Tiek kompiuterinis regėjimas, tiek mašininis mokymasis yra esminės dirbtinio intelekto dalys. Tačiau jie turi skirtingus metodus ir tikslus. Žinodami skirtumus tarp jų, galime geriau panaudoti AI potencialą.
Ir mes galime pasirinkti tinkamą technologiją savo projektams.
Peržiūrėkime juos abu po vieną.
Kompiuterinės vizijos supratimas
Kompiuterių gebėjimas interpretuoti vaizdinį pasaulį yra žinomas kaip kompiuterinė vizija. Tai apima kompiuterių mokymą suprasti ir analizuoti skaitmeninius vaizdus ir vaizdo įrašus.
Ši technologija veikia taip, kaip žmonių akys ir smegenys. Kompiuteriai gali atpažinti objektus, veidus ir raštus. Jie gali išgauti duomenis iš nuotraukų. Be to, jie vertina duomenis naudodami algoritmus ir modelius.
Kelios pramonės šakos, įskaitant sveikatos priežiūrą, transportą, pramogas ir saugumą, gali gauti naudos iš kompiuterinio matymo. Pavyzdžiui, kompiuterinis matymas naudojamas vairuotojams vairuoti ir padėti gydytojams diagnozuoti ligas.
Kompiuterinio matymo galimybės yra beribės. Ir mes tik pradėjome tyrinėti jų potencialą.
Pagrindinės kompiuterinės vizijos užduotys
Vaizdo atpažinimas
Svarbiausia kompiuterinio regėjimo funkcija yra vaizdo atpažinimas. Ji moko kompiuterines sistemas atpažinti ir suskirstyti į kategorijas skaitmenines nuotraukas. Tai reiškia, kad kompiuteriai gali automatiškai atpažinti paveikslėlio komponentus.
Jie gali atskirti objektus, gyvūnus ir žmones ir tinkamai juos pažymėti.
Kelios pramonės šakos naudoja vaizdo atpažinimą. Pavyzdžiui, vaizdo atpažinimas naudojamas apsaugos sistemose, siekiant nustatyti ir sekti įsibrovėlius. Be to, jis naudojamas rentgenografijoje, siekiant padėti gydytojams diagnozuoti ir gydyti.
Objekto aptikimas
Tai elementų vietos nustatymo ir atpažinimo nejudančioje ar judančioje vaizdinėje laikmenoje technika. Šio darbo paraiškos apima robotus, autonominius automobilius ir stebėjimą. Pavyzdžiui, "Nest Cam" yra namų apsaugos sistema, kuri įspėja klientus, kai aptinka judesį ar garsą naudodama objekto aptikimą.
Segmentavimas
Paveikslėlio segmentavimo procesas suskaido jį į daugybę segmentų, kurių kiekvienas turi savo unikalių savybių. Šio darbo paraiškos apima dokumentų analizę, vaizdo apdorojimą ir medicininį vaizdą.
Pavyzdžiui, gerai žinoma nuotraukų redagavimo programa Adobe Photoshop naudoja segmentavimą, kad atskirtų įvairius vaizdo komponentus ir kiekvienam elementui pritaikytų įvairius efektus.
Mašininio mokymosi supratimas
Vienas pavyzdžių dirbtinis intelektas yra mašininis mokymasis. Tai moko kompiuterius mokytis iš duomenų ir sudaryti prognozes remiantis tais duomenimis. Jis nėra aiškiai užkoduotas, joje naudojami statistiniai modeliai, padedantys kompiuteriams geriau atlikti tam tikrą veiklą.
Kitaip tariant, mašininis mokymasis yra mokymo procesas kompiuterius, kad jie galėtų mokytis patys, vadovaudamiesi duomenimis.
Duomenys, algoritmai ir grįžtamasis ryšys yra trys pagrindiniai mašininio mokymosi komponentai. The mašininio mokymosi algoritmas pirmiausia turi būti išmokytas naudoti duomenų rinkinį, kad būtų galima nustatyti modelius. Antra, algoritmas prognozuoja, remdamasis nauju duomenų rinkiniu, naudodamas išmoktus modelius.
Galiausiai, gavęs atsiliepimą apie savo prognozes, algoritmas atlieka koregavimus. Ir tai padidina jo efektyvumą.
Pagrindiniai mašininio mokymosi tipai
Vadovaujamasi mokymuisi
Prižiūrimo mokymosi metu pažymėtas duomenų rinkinys treniruoja algoritmą. Taigi, įėjimai ir atitinkami išėjimai yra suporuoti. Išmokęs susieti įvestis su išvestimis, algoritmas gali numatyti rezultatus naudodamas naujus duomenis.
Tokios programos kaip vaizdo atpažinimas, garso atpažinimas ir natūralios kalbos apdorojimas naudoja prižiūrimą mokymąsi. „Apple“ virtualus asistentas "Siri"Pavyzdžiui, prižiūrimas mokymasis interpretuoti ir vykdyti jūsų įsakymus.
Neprižiūrimas mokymasis
Neprižiūrimas mokymasis yra mašininio mokymosi pogrupis. Šiuo atveju algoritmas mokomas duomenų rinkinyje, kuriame įėjimai ir išėjimai nėra suporuoti. Norėdami generuoti prognozes, algoritmas pirmiausia turi išmokti atpažinti duomenų modelius ir koreliacijas.
Tokios programos kaip duomenų glaudinimas, anomalijų aptikimas ir grupavimas naudoja neprižiūrimą mokymąsi. Pavyzdžiui, Amazonė rekomenduoja prekes vartotojams pagal jų pirkimo istoriją ir naršymo įpročius, mokantis be priežiūros.
Armatūros mokymasis
Tai apima sąveiką su aplinka ir grįžtamojo ryšio gavimą apdovanojimų ir nuobaudų forma. Algoritmas įgyja galimybę priimti sprendimus, kurie padidina atlygį ir sumažina bausmes.
Tokio tipo mašininio mokymosi programos apima robotus, savarankiškai važiuojančius automobilius ir žaidimus. Pavyzdžiui, Google DeepMind's AlphaGo programinėje įrangoje naudojamas sustiprinimo mokymasis žaisti Go žaidimą.
Kompiuterinės vizijos ir mašininio mokymosi ryšys
Kaip kompiuterio vizijos užduotys gali naudoti mašininio mokymosi algoritmus?
Kelios kompiuterinio matymo užduotys, įskaitant objekto identifikavimą ir paveikslėlių skirstymą į kategorijas, naudoja mašininį mokymąsi. Įprasta naudojama mašininio mokymosi technikos forma yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN).
Jis gali atpažinti paveikslėlius ir ypatybes.
Pavyzdžiui, „Google“ nuotraukos naudoja mašininio mokymosi algoritmus. Jis automatiškai atpažįsta ir klasifikuoja nuotraukas pagal jame esančius daiktus ir asmenis.
Kompiuterinio matymo ir mašininio mokymosi taikymas realiame pasaulyje
Kelios realaus pasaulio programos sujungia kompiuterinę viziją ir mašininį mokymąsi. Puikus pavyzdys – savaeigiai automobiliai. Jie kompiuteriniu matymu nustato ir stebi kelyje esančius daiktus.
Be to, jie naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad priimtų sprendimus, pagrįstus ta informacija. Waymo yra savarankiškai vairuojančių automobilių įmonė, priklausanti „Alphabet“. Objektų atpažinimui ir žemėlapių sudarymui jis sujungia kompiuterinį regėjimą ir mašininį mokymąsi.
Kompiuterinis matymas ir mašininis mokymasis kartu naudojami ir medicinos pramonėje. Jie padeda specialistams ištirti medicinines nuotraukas ir padėti diagnozuoti. Pavyzdžiui, FDA patvirtintas diagnostikos įrankis IDx-DR naudoja mašininį mokymąsi, kad ištirtų tinklainės nuotraukas ir nustatytų diabetinę retinopatiją. Tai būklė, kurios ignoravimas gali sukelti aklumą.
Mašininio mokymosi ir kompiuterinio matymo skirtumai
Naudojamų duomenų tipai
Duomenų tipai, kuriuos naudoja kompiuterinė vizija ir mašininis mokymasis, skiriasi. Mašininis mokymasis gali apdoroti įvairius duomenų tipus, įskaitant skaitmeninius, tekstinius ir garso duomenis.
Tačiau kompiuterinis matymas koncentruojasi tik į vizualiniai duomenys kaip nuotraukos ir vaizdo įrašai.
Kiekvienos srities tikslai
Mašinų mokymasis ir kompiuterinis matymas turi įvairių tikslų. Pagrindiniai kompiuterinio matymo tikslai yra analizuoti ir suvokti vizualinį įvestį. Tai taip pat apima objektų atpažinimą, judesio sekimą ir vaizdo analizę.
Tačiau mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami bet kokiai veiklai.
Kompiuterinė vizija kaip mašininio mokymosi pogrupis
Nors tai yra atskira sritis, kompiuterinis matymas taip pat laikomas mašininio mokymosi dalimi.
Keletas mašininio mokymosi metodų ir išteklių, pvz gilus mokymasis, neuroniniai tinklai ir grupavimas – taip pat naudojami kuriant kompiuterinę viziją.
Laukia įdomios galimybės
Jų susikirtimo potencialas tampa vis patrauklesnis. Tobulėjant naujoms technologijoms galime tikėtis įspūdingų pritaikymų.
Viena sritis, kurioje ši sankryža ypač įdomi, yra robotika. Kompiuterinė vizija ir mašininis mokymasis vaidins svarbų vaidmenį leidžiant robotams naršyti sudėtingoje aplinkoje.
Jie sąveikaus su objektais ir žmonėmis, kai taps nepriklausomi. Galime tikėtis, kad robotai bus efektyvesni įvairiuose darbuose.
Kitas intriguojantis potencialas yra virtuali realybė. Kompiuterinė vizija ir mašininis mokymasis, galintys atpažinti ir analizuoti vaizdinį įvestį, gali leisti žmonėms natūraliau ir intuityviau bendrauti su virtualia aplinka. Pamatysime programas, kurios leis mums sklandžiai sujungti tikrąjį ir virtualųjį pasaulius. Tai atvers naujas pramogų, švietimo ir kitų galimybių galimybes.
Kompiuterinės vizijos ir mašininio mokymosi ateitis žada daug. Ateinančiais metais pamatysime dar nuostabesnį šių domenų naudojimą.
Palikti atsakymą