Замислете свет во кој компјутерите се попрецизни од луѓето во толкувањето на визуелните податоци. Полињата на компјутерска визија и машинско учење ја направија оваа идеја реалност.
Компјутерската визија и машинското учење се две клучни компоненти на вештачката интелигенција. Тие понекогаш се мешаат едни со други. Тие дури може да се користат наизменично.
Сепак, тие се посебни области со различни методи. Во овој пост, ќе разговараме за контрастите помеѓу компјутерската визија и машинско учење. Придружете ни се додека ги истражуваме овие интригантни подполиња за вештачка интелигенција.
Зошто треба да ја правиме оваа разлика?
И компјутерската визија и машинското учење се клучни делови на вештачката интелигенција. Сепак, тие имаат различни методологии и цели. Знаејќи ги разликите меѓу нив, можеме подобро да го искористиме потенцијалот на вештачката интелигенција.
И, можеме да ја избереме вистинската технологија за нашите проекти.
Ајде да ги разгледаме и двете еден по еден.
Разбирање на компјутерска визија
Капацитетот на компјутерите да го толкуваат визуелниот свет е познат како компјутерска визија. Тоа вклучува обука на компјутери за разбирање и анализа на дигитални слики и видеа.
Оваа технологија функционира на ист начин како функционираат очите и мозокот кај луѓето. Компјутерите можат да препознаваат предмети, лица и обрасци. Тие можат да извлечат податоци од фотографии. И, тие ги оценуваат податоците користејќи алгоритми и модели.
Неколку индустрии, вклучително и здравството, транспортот, забавата и безбедноста, можат да имаат корист од компјутерската визија. На пример, компјутерската визија се користи за водење на автомобили без возачи и за помош на лекарите при дијагностицирање на болести.
Можностите со компјутерската визија се неограничени. И, само што почнавме да го истражуваме нивниот потенцијал.
Главните задачи на компјутерската визија
Препознавање на слика
Клучна функција на компјутерската визија е препознавање на слики. Ги учи компјутерските системи како да препознаваат и категоризираат дигитални слики. Ова имплицира дека компјутерите се способни автоматски да ги препознаваат компонентите на сликата.
Тие можат да разликуваат предмети, животни и луѓе и соодветно да ги означат.
Неколку индустрии користат препознавање на слики. На пример, препознавањето на слики се користи во безбедносните системи за да се идентификуваат и следат натрапниците. Исто така, се користи во радиографија за да им помогне на лекарите во дијагнозата и третманите.
Објект за откривање
Тоа е техника на лоцирање и препознавање на предмети во неподвижни или подвижни визуелни медиуми. Апликациите за оваа работа вклучуваат роботи, автономни автомобили и надзор. На пример, на Гнездо Cam е домашен безбедносен систем кој ги предупредува клиентите кога детектира движење или звук користејќи детекција на објекти.
Сегментација
Процесот на сегментирање на сликата ја разделува на многу сегменти, секој со своите уникатни својства. Апликациите за оваа работа вклучуваат анализа на документи, обработка на видео и медицински слики.
На пример, добро познатата програма за уредување слики Adobe Photoshop користи сегментација за да изолира различни компоненти во сликата и да примени различни ефекти на секој елемент.
Разбирање на машинското учење
Еден пример за вештачка интелигенција е машинско учење. Тоа ги учи компјутерите да учат од податоците и да формираат предвидувања врз основа на тие податоци. Без да биде експлицитно кодиран, тој користи статистички модели за да им помогне на компјутерите да се подобрат во одредена активност.
Да се каже поинаку, машинското учење е процес на обука компјутерите сами да учат додека ги земаат податоците како водич.
Податоците, алгоритмите и повратните информации се трите главни компоненти на машинското учење. На алгоритам за машинско учење мора прво да се обучи за база на податоци за да се идентификуваат обрасците. Второ, алгоритмот прави предвидувања врз основа на нова база на податоци користејќи ги научените обрасци.
На крајот на краиштата, по добивањето повратни информации за неговите предвидувања, алгоритмот прави прилагодувања. И, ја подобрува неговата ефикасност.
Главни типови на машинско учење
Надгледувано учење
Во надгледуваното учење, означената база на податоци го обучува алгоритмот. Значи, влезовите и соодветните излези се спарени. Откако научи да ги спојува влезовите со излезите, алгоритмот може да ги предвиди резултатите користејќи свежи податоци.
Апликациите како препознавање слики, аудио препознавање и обработка на природен јазик користат надгледувано учење. Виртуелен асистент на Apple Siri, на пример, користи надгледувано учење за толкување и извршување на вашите наредби.
Ненадгледувано учење
Учењето без надзор е подгрупа на машинско учење. Во овој случај, алгоритмот се предава на база на податоци каде што влезовите и излезите не се спарени. За да генерира предвидувања, алгоритмот мора прво да научи да препознава обрасци и корелации во податоците.
Апликациите како компресија на податоци, откривање аномалии и групирање користат учење без надзор. На пример, Амазон им препорачува стоки на потрошувачите врз основа на нивната историја на купување и навики за прелистување користејќи учење без надзор.
Засилување на учењето
Тоа вклучува интеракција со околината и добивање повратни информации во форма на награди и казни. Алгоритмот добива способност да донесува одлуки кои ги зголемуваат наградите и ги намалуваат казните.
Апликациите за овој вид машинско учење вклучуваат роботи, самоуправувачки автомобили и игри. На пример, Google DeepMind's AlphaGo софтверот користи засилување учење да се игра играта Go.
Врска помеѓу компјутерската визија и машинското учење
Како задачите за компјутерска визија можат да користат алгоритми за машинско учење?
Неколку задачи за компјутерска визија, вклучувајќи идентификација на објекти и категоризација на слики, користат машинско учење. Вообичаена форма на техника за машинско учење што се користи е конволутивни невронски мрежи (CNN).
Може да идентификува модели и карактеристики на сликите.
На пример, Слики на Google користи алгоритми за машинско учење. Тој автоматски препознава и класифицира фотографии врз основа на присутните предмети и поединци.
Апликации на компјутерска визија и машинско учење во реалниот свет
Неколку апликации од реалниот свет комбинираат компјутерска визија и машинско учење. Одличен пример се самоуправувачките автомобили. Тие ги идентификуваат и следат работите на патот со компјутерска визија.
И, тие користат алгоритми за машинско учење за да проценат врз основа на тие информации. Waymo е компанија за самоуправувачки автомобили во сопственост на Alphabet. За препознавање на објекти и мапирање, тој ги комбинира компјутерската визија и машинското учење.
Компјутерската визија и машинското учење се користат заедно и во медицинската индустрија. Тие им помагаат на професионалците да ги испитаат медицинските слики и да помогнат во дијагнозата. На пример, дијагностичката алатка одобрена од FDA IDx-DR користи машинско учење за да ги испита сликите на мрежницата и да најде дијабетична ретинопатија. Тоа е состојба која, доколку се игнорира, може да резултира со слепило.
Разлики помеѓу машинското учење и компјутерската визија
Видови на податоци кои се вработени
Видовите податоци што ги користат компјутерската визија и машинското учење се разликуваат. Машинското учење може да се справи со различни типови податоци, вклучувајќи нумерички, текстуални и аудио податоци.
Сепак, компјутерската визија се концентрира само на визуелни податоци како фотографии и видеа.
Цели на секое поле
Машинското учење и компјутерската визија имаат различни цели. Главните цели на компјутерската визија се да се анализира и да се разбере визуелниот влез. Тие исто така вклучуваат препознавање на објекти, следење на движење и анализа на слики.
Сепак, алгоритмите за машинско учење можат да се користат за сите видови активности.
Компјутерската визија како подгрупа на машинско учење
Иако е посебна област, компјутерската визија се гледа и како дел од машинското учење.
Неколку од методите и ресурсите што се користат во машинското учење — како на пр длабоко учење, невронски мрежи и кластерирање - исто така се користат за создавање компјутерска визија.
Претстојат возбудливи можности
Потенцијалот за нивното вкрстување станува се пофасцинантен. Со напредокот на новите технологии, можеме да очекуваме да видиме спектакуларни апликации.
Едно поле каде оваа раскрсница е особено интересна е роботиката. Компјутерската визија и машинското учење ќе играат важна улога во овозможувањето на роботите да се движат во комплицирана околина.
Тие ќе комуницираат со предмети и луѓе додека стануваат понезависни. Можеме да очекуваме да видиме роботи кои се поефикасни во различни задолженија.
Друг интригантен потенцијал е виртуелната реалност. Компјутерската визија и машинското учење, со нивниот капацитет да идентификуваат и анализираат визуелен влез, можат да им овозможат на луѓето да се вклучат во виртуелната околина поприродно и поинтуитивно. Ќе видиме апликации кои ни овозможуваат непречено да ги комбинираме вистинските и виртуелните светови. Тоа ќе донесе нови можности за забава, образование и други цели.
Иднината на компјутерската визија и машинското учење ветува многу. Ќе видиме уште позабележителни употреби на овие домени во следните години.
Оставете Одговор