Iedomājieties pasauli, kurā datori vizuālo datu interpretēšanā ir precīzāki nekā cilvēki. Datorredzes un mašīnmācīšanās jomas ir padarījušas šo ideju par realitāti.
Datorredze un mašīnmācīšanās ir divas būtiskas AI sastāvdaļas. Viņi dažreiz tiek sajaukti viens ar otru. Tos pat var izmantot aizvietojami.
Tomēr tās ir atsevišķas jomas ar atšķirīgām metodēm. Šajā rakstā mēs apspriedīsim kontrastus starp datora redzi un mašīna mācīšanās. Pievienojieties mums, pētot šos intriģējošos AI apakšlaukus.
Kāpēc mums ir jāizdara šī atšķirība?
Gan datorredze, gan mašīnmācīšanās ir būtiskas mākslīgā intelekta daļas. Tomēr tiem ir atšķirīgas metodes un mērķi. Zinot atšķirības starp tām, mēs varam labāk izmantot AI potenciālu.
Un mēs varam izvēlēties pareizo tehnoloģiju mūsu projektiem.
Apskatīsim tos abus pa vienam.
Izpratne par datoru redzējumu
Datoru spēja interpretēt vizuālo pasauli ir pazīstama kā datora redze. Tas ietver datoru apmācību, lai saprastu un analizētu digitālos attēlus un video.
Šī tehnoloģija darbojas tāpat kā cilvēka acis un smadzenes. Datori var atpazīt objektus, sejas un rakstus. Viņi var iegūt datus no fotoattēliem. Un viņi novērtē datus, izmantojot algoritmus un modeļus.
Vairākas nozares, tostarp veselības aprūpe, transports, izklaide un drošība, var gūt labumu no datorredzes. Piemēram, datorredze tiek izmantota, lai vadītu automašīnas bez vadītājiem un palīdzētu ārstiem diagnosticēt slimības.
Datorredzes iespējas ir neierobežotas. Un mēs esam tikai sākuši izpētīt viņu potenciālu.
Datorredzes galvenie uzdevumi
Attēlu atpazīšana
Datorredzes būtiska funkcija ir attēla atpazīšana. Tas māca datorsistēmām, kā atpazīt un klasificēt digitālos attēlus. Tas nozīmē, ka datori spēj automātiski atpazīt attēla sastāvdaļas.
Viņi var atšķirt objektus, dzīvniekus un cilvēkus un tos atbilstoši marķēt.
Vairākas nozares izmanto attēlu atpazīšanu. Piemēram, attēlu atpazīšana tiek izmantota drošības sistēmās, lai identificētu un izsekotu iebrucējus. To izmanto arī rentgenogrāfijā, lai palīdzētu ārstiem diagnosticēt un ārstēt.
Objektu noteikšana
Tas ir paņēmiens objektu atrašanās vietas noteikšanai un atpazīšanai nekustīgā vai kustīgā vizuālā medijā. Pieteikumi šim darbam ietver robotus, autonomas automašīnas un novērošanu. Piemēram, Nest Cam ir mājas drošības sistēma, kas brīdina klientus, kad tā nosaka kustību vai skaņu, izmantojot objektu noteikšanu.
Segmentācija
Attēla segmentēšanas procesā tas tiek sadalīts daudzos segmentos, katram no kuriem ir unikālas īpašības. Pieteikumi šim darbam ietver dokumentu analīzi, video apstrādi un medicīnisko attēlveidošanu.
Piemēram, labi zināmā attēlu rediģēšanas programma Adobe Photoshop izmanto segmentāciju, lai izolētu dažādus attēla komponentus un katram elementam piemērotu dažādus efektus.
Izpratne par mašīnmācīšanos
Viens piemērs mākslīgais intelekts ir mašīnmācīšanās. Tā māca datoriem mācīties no datiem un veidot prognozes, pamatojoties uz šiem datiem. Tas nav īpaši kodēts, tajā tiek izmantoti statistikas modeļi, lai palīdzētu datoriem labāk veikt noteiktu darbību.
Citiem vārdiem sakot, mašīnmācīšanās ir apmācības process datoriem, lai viņi mācītos paši, vienlaikus ņemot datus par ceļvedi.
Dati, algoritmi un atgriezeniskā saite ir trīs galvenie mašīnmācīšanās komponenti. The mašīnmācīšanās algoritms vispirms jāapmāca datu kopa, lai identificētu modeļus. Otrkārt, algoritms veic prognozes, pamatojoties uz jaunu datu kopu, izmantojot apgūtos modeļus.
Galu galā, saņemot atsauksmes par savām prognozēm, algoritms veic korekcijas. Un tas palielina tā efektivitāti.
Galvenie mašīnmācīšanās veidi
Vadīta mācīšanās
Uzraudzītā apmācībā algoritmu apmāca marķēta datu kopa. Tātad ieejas un atbilstošās izejas ir savienotas pārī. Pēc tam, kad algoritms ir iemācījies savienot pārī ievades ar izvadiem, tas var paredzēt rezultātus, izmantojot jaunus datus.
Tādas lietojumprogrammas kā attēlu atpazīšana, audio atpazīšana un dabiskās valodas apstrāde izmanto uzraudzītu mācīšanos. Apple virtuālais palīgs Siri, piemēram, izmanto uzraudzītu apmācību, lai interpretētu un izpildītu jūsu rīkojumus.
Bez uzraudzības mācīšanās
Neuzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās apakškopa. Šajā gadījumā algoritms tiek mācīts datu kopā, kurā ieejas un izejas nav savienotas pārī. Lai ģenerētu prognozes, algoritmam vispirms jāiemācās atpazīt datu modeļus un korelācijas.
Lietojumprogrammas, piemēram, datu saspiešana, anomāliju noteikšana un klasteru veidošana, izmanto neuzraudzītu mācīšanos. Piemēram, Amazone iesaka patērētājiem preces, pamatojoties uz viņu pirkumu vēsturi un pārlūkošanas paradumiem, izmantojot bez uzraudzības mācīšanos.
Pastiprināšanas mācīšanās
Tas ietver mijiedarbību ar vidi un atgriezeniskās saites saņemšanu atlīdzības un sodu veidā. Algoritms iegūst spēju pieņemt lēmumus, kas palielina atlīdzību un samazina sodus.
Šāda veida mašīnmācības lietojumprogrammas ietver robotus, pašbraucošas automašīnas un spēles. Piemēram, Google DeepMind's AlphaGo programmatūra izmanto pastiprinošu mācīšanos, lai spēlētu spēli Go.
Saistība starp datorvīziju un mašīnmācīšanos
Kā datorredzes uzdevumi var izmantot mašīnmācīšanās algoritmus?
Vairāki datorredzes uzdevumi, tostarp objektu identificēšana un attēlu kategorizēšana, izmanto mašīnmācīšanos. Izplatīta mašīnmācīšanās tehnikas forma, kas tiek izmantota, ir konvolucionālie neironu tīkli (CNN).
Tā var attēlos identificēt modeļus un īpašības.
Piemēram, Google attēli izmanto mašīnmācīšanās algoritmus. Tā automātiski atpazīst un klasificē fotogrāfijas, pamatojoties uz klātesošajiem priekšmetiem un personām.
Datorredzes un mašīnmācīšanās pielietojumi reālajā pasaulē
Vairākas reālās pasaules lietojumprogrammas apvieno datorredzi un mašīnmācīšanos. Lielisks piemērs ir pašbraucošās automašīnas. Viņi identificē un uzrauga lietas uz ceļa, izmantojot datorredzi.
Un viņi izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, lai pieņemtu spriedumus, pamatojoties uz šo informāciju. Waymo ir pašpiedziņas automašīnu uzņēmums, kas pieder Alphabet. Objektu atpazīšanai un kartēšanai tas apvieno gan datorredzi, gan mašīnmācīšanos.
Datorredze un mašīnmācīšanās tiek izmantotas kopā arī medicīnas nozarē. Viņi palīdz speciālistiem pārbaudīt medicīniskos attēlus un palīdz noteikt diagnozi. Piemēram, FDA apstiprinātais diagnostikas rīks IDx-DR izmanto mašīnmācīšanos, lai pārbaudītu tīklenes attēlus un atrastu diabētisko retinopātiju. Tas ir stāvoklis, kas, ja to ignorē, var izraisīt aklumu.
Atšķirības starp mašīnmācīšanos un datora redzējumu
Izmantoto datu veidi
Datu veidi, ko izmanto datorredzē un mašīnmācībā, atšķiras. Mašīnmācība var apstrādāt dažādus datu tipus, tostarp skaitliskos, teksta un audio datus.
Tomēr datora redze koncentrējas tikai uz vizuālie dati piemēram, fotoattēli un videoklipi.
Katras jomas mērķi
Mašīnmācībai un datorredzei ir dažādi mērķi. Datorredzes galvenie mērķi ir analizēt un saprast vizuālo ievadi. Tie ietver arī objektu atpazīšanu, kustības izsekošanu un attēlu analīzi.
Tomēr mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot visu veidu darbībām.
Datorredze kā mašīnmācīšanās apakškopa
Lai gan tā ir atsevišķa joma, datora redze tiek uzskatīta arī par mašīnmācības daļu.
Vairākas mašīnmācībā izmantotās metodes un resursi, piemēram, dziļa mācīšanās, neironu tīkli un klasterizācija — tiek izmantotas arī, lai izveidotu datorredzi.
Priekšā aizraujošas iespējas
Viņu krustošanās potenciāls kļūst arvien aizraujošāks. Attīstoties jaunajām tehnoloģijām, mēs varam sagaidīt iespaidīgus lietojumus.
Viena joma, kur šis krustojums ir īpaši interesants, ir robotika. Datorredzei un mašīnmācībai būs svarīga loma, ļaujot robotiem pārvietoties sarežģītā vidē.
Viņi mijiedarbosies ar objektiem un cilvēkiem, kad kļūs neatkarīgāki. Mēs varam sagaidīt robotus, kas ir efektīvāki dažādos darbos.
Vēl viens intriģējošs potenciāls ir virtuālā realitāte. Datorredze un mašīnmācīšanās, ar to spēju identificēt un analizēt vizuālo ievadi, var ļaut cilvēkiem dabiskāk un intuitīvāk iesaistīties virtuālajā vidē. Mēs redzēsim lietojumprogrammas, kas ļaus mums vienmērīgi apvienot faktisko un virtuālo pasauli. Tas pavērs jaunas iespējas izklaidei, izglītībai un citiem mērķiem.
Datorredzes un mašīnmācīšanās nākotnei ir daudz solījumu. Nākamajos gados mēs redzēsim vēl ievērojamākus šo domēnu lietojumus.
Atstāj atbildi