വിഷ്വൽ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ആളുകളെക്കാൾ കൃത്യതയുള്ള ഒരു ലോകത്തെ സങ്കൽപ്പിക്കുക. കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നീ മേഖലകൾ ഈ ആശയം യാഥാർത്ഥ്യമാക്കി.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ AI-യുടെ രണ്ട് നിർണായക ഘടകങ്ങളാണ്. അവർ ചിലപ്പോൾ പരസ്പരം ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാകുന്നു. അവ പരസ്പരം മാറിമാറി ഉപയോഗിച്ചേക്കാം.
എന്നിരുന്നാലും, അവ വ്യത്യസ്ത രീതികളുള്ള പ്രത്യേക മേഖലകളാണ്. ഈ പോസ്റ്റിൽ, കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും തമ്മിലുള്ള വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും മെഷീൻ ലേണിംഗ്. ഈ കൗതുകകരമായ AI ഉപഫീൽഡുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ ഞങ്ങളോടൊപ്പം ചേരൂ.
എന്തുകൊണ്ടാണ് നമ്മൾ ഈ വേർതിരിവ് ഉണ്ടാക്കേണ്ടത്?
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും യന്ത്ര പഠനവും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ നിർണായക ഭാഗങ്ങളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അവർക്ക് വ്യത്യസ്ത രീതികളും ലക്ഷ്യങ്ങളും ഉണ്ട്. അവ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ അറിയുന്നതിലൂടെ നമുക്ക് AI യുടെ സാധ്യതകൾ നന്നായി ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
കൂടാതെ, ഞങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ശരിയായ സാങ്കേതികവിദ്യ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.
നമുക്ക് രണ്ടും ഓരോന്നായി പോകാം.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മനസ്സിലാക്കുന്നു
വിഷ്വൽ ലോകത്തെ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ശേഷിയെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോകളും മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പരിശീലന കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
മനുഷ്യരിൽ കണ്ണും തലച്ചോറും എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവോ അതുപോലെയാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് വസ്തുക്കൾ, മുഖങ്ങൾ, പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. അവർക്ക് ഫോട്ടോകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനാകും. കൂടാതെ, അവർ അൽഗോരിതങ്ങളും മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നു.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ഗതാഗതം, വിനോദം, സുരക്ഷ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി വ്യവസായങ്ങൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാനാകും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡ്രൈവറില്ലാ കാറുകളെ നയിക്കാനും രോഗനിർണയത്തിൽ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉള്ള സാധ്യതകൾ അതിരുകളില്ലാത്തതാണ്. കൂടാതെ, ഞങ്ങൾ അവരുടെ സാധ്യതകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ ദർശനത്തിന്റെ പ്രധാന ജോലികൾ
ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ ഒരു പ്രധാന പ്രവർത്തനം ഇമേജ് തിരിച്ചറിയലാണ്. ഡിജിറ്റൽ ചിത്രങ്ങൾ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിയാമെന്നും വർഗ്ഗീകരിക്കാമെന്നും ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ ഘടകങ്ങളെ യാന്ത്രികമായി തിരിച്ചറിയാൻ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് കഴിവുണ്ടെന്ന് ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
അവർക്ക് വസ്തുക്കൾ, മൃഗങ്ങൾ, മനുഷ്യർ എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാനും അവയെ ഉചിതമായി ലേബൽ ചെയ്യാനും കഴിയും.
നിരവധി വ്യവസായങ്ങൾ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നുഴഞ്ഞുകയറ്റക്കാരെ തിരിച്ചറിയാനും ട്രാക്കുചെയ്യാനും സുരക്ഷാ സംവിധാനങ്ങളിൽ ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടാതെ, രോഗനിർണയത്തിലും ചികിത്സയിലും ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് റേഡിയോഗ്രാഫിയിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ
നിശ്ചലമോ ചലിക്കുന്നതോ ആയ ദൃശ്യമാധ്യമത്തിൽ ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമുള്ള സാങ്കേതികതയാണിത്. ഈ ജോലിക്കുള്ള അപേക്ഷകളിൽ റോബോട്ടുകൾ, സ്വയംഭരണ കാറുകൾ, നിരീക്ഷണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ദി നെസ്റ്റ് കാം ഒബ്ജക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ചലനമോ ശബ്ദമോ കണ്ടെത്തുമ്പോൾ ഉപഭോക്താക്കളെ അറിയിക്കുന്ന ഒരു ഹോം സെക്യൂരിറ്റി സിസ്റ്റമാണ്.
സെഗ്മെന്റേഷൻ
ഒരു ചിത്രത്തെ വിഭജിക്കുന്ന പ്രക്രിയ അതിനെ പല ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ സവിശേഷതകളുണ്ട്. ഈ ജോലിക്കുള്ള അപേക്ഷകളിൽ ഡോക്യുമെന്റ് വിശകലനം, വീഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ്, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, അറിയപ്പെടുന്ന ചിത്ര എഡിറ്റിംഗ് പ്രോഗ്രാം അഡോബ് ഫോട്ടോഷോപ്പ് ഒരു ഇമേജിനുള്ളിലെ വിവിധ ഘടകങ്ങളെ വേർതിരിക്കാനും ഓരോ ഘടകത്തിനും വിവിധ ഇഫക്റ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കാനും സെഗ്മെന്റേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്നു
ഒരു ഉദാഹരണം നിർമ്മിത ബുദ്ധി മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആണ്. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും ആ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താനും ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു. വ്യക്തമായി കോഡ് ചെയ്യപ്പെടാതെ, കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ ഒരു പ്രത്യേക പ്രവർത്തനത്തിൽ മികച്ചതാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു തരത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നത് പരിശീലന പ്രക്രിയയാണ് കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ അവരുടെ ഗൈഡായി ഡാറ്റ എടുക്കുമ്പോൾ സ്വന്തമായി പഠിക്കാൻ.
ഡാറ്റ, അൽഗോരിതം, ഫീഡ്ബാക്ക് എന്നിവയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ മൂന്ന് പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ. ദി മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ആദ്യം ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പരിശീലിപ്പിക്കണം. രണ്ടാമതായി, പഠിച്ച പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അൽഗോരിതം പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു.
ആത്യന്തികമായി, അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഫീഡ്ബാക്ക് ലഭിച്ച ശേഷം, അൽഗോരിതം ക്രമീകരണങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ, അത് അതിന്റെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ പ്രധാന തരങ്ങൾ
സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനം
സൂപ്പർവൈസുചെയ്ത പഠനത്തിൽ, ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റ് അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. അതിനാൽ, ഇൻപുട്ടുകളും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകളും ജോടിയാക്കുന്നു. ഔട്ട്പുട്ടുകളുമായി ഇൻപുട്ടുകൾ ജോടിയാക്കാൻ പഠിച്ച ശേഷം, പുതിയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അൽഗരിതത്തിന് ഫലങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും.
ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ, ഓഡിയോ റെക്കഗ്നിഷൻ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ആപ്പിളിന്റെ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റ് സിരി, ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ഓർഡറുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും നടപ്പിലാക്കാനും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും ജോടിയാക്കാത്ത ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലാണ് അൽഗോരിതം പഠിപ്പിക്കുന്നത്. പ്രവചനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്, ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകളും പരസ്പര ബന്ധങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ അൽഗോരിതം ആദ്യം പഠിക്കണം.
ഡാറ്റ കംപ്രഷൻ, അപാകത കണ്ടെത്തൽ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ആമസോൺ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ വാങ്ങൽ ചരിത്രവും മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനം ഉപയോഗിച്ച് ബ്രൗസിംഗ് ശീലങ്ങളും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം
പരിസ്ഥിതിയുമായി ഇടപഴകുന്നതും റിവാർഡുകളുടെയും പിഴകളുടെയും രൂപത്തിൽ ഫീഡ്ബാക്ക് നേടുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. റിവാർഡുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും പിഴകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനുള്ള കഴിവ് അൽഗോരിതം നേടുന്നു.
ഇത്തരത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ റോബോട്ടുകൾ, സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, ഗെയിമിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, Google DeepMind ന്റെ അല്ഫഗൊ ഗോ ഗെയിം കളിക്കാൻ സോഫ്റ്റ്വെയർ റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും മെഷീൻ ലേണിംഗും തമ്മിലുള്ള ബന്ധം
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം?
ഒബ്ജക്റ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷനും ചിത്ര വർഗ്ഗീകരണവും ഉൾപ്പെടെ നിരവധി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ടാസ്ക്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കിന്റെ ഒരു സാധാരണ രൂപമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് കൺവല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (സിഎൻഎൻ).
ചിത്രങ്ങളിലെ പാറ്റേണുകളും സവിശേഷതകളും തിരിച്ചറിയാൻ ഇതിന് കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, Google ചിത്രങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിലവിലുള്ള ഇനങ്ങളെയും വ്യക്തികളെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇത് ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളെ സ്വയമേവ തിരിച്ചറിയുകയും തരംതിരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ പ്രയോഗങ്ങൾ
നിരവധി യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകളാണ് ഒരു മികച്ച ഉദാഹരണം. അവർ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഉപയോഗിച്ച് റോഡിലെ കാര്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
കൂടാതെ, ആ വിവരങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിലയിരുത്തലുകൾ നടത്താൻ അവർ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. വണ്ടിയോ ആൽഫബെറ്റിന്റെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള ഒരു സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാർ സ്ഥാപനമാണ്. ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷനും മാപ്പിംഗിനും, ഇത് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ മെഡിക്കൽ വ്യവസായത്തിലും ഒരുമിച്ചാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ പരിശോധിക്കാനും രോഗനിർണയത്തിൽ സഹായിക്കാനും അവർ പ്രൊഫഷണലുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, FDA-അംഗീകൃത ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടൂൾ IDx-DR റെറ്റിന ചിത്രങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനും ഡയബറ്റിക് റെറ്റിനോപ്പതി കണ്ടെത്തുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നു. അവഗണിച്ചാൽ അന്ധതയുണ്ടാകുമെന്നതാണ് അവസ്ഥ.
മെഷീൻ ലേണിംഗും കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷനും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ
ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ
കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ തരങ്ങൾ വ്യത്യസ്തമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗിന് സംഖ്യാ, വാചകം, ഓഡിയോ ഡാറ്റ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു വിഷ്വൽ ഡാറ്റ ഫോട്ടോകളും വീഡിയോകളും പോലെ.
ഓരോ ഫീൽഡിന്റെയും ലക്ഷ്യങ്ങൾ
മെഷീൻ ലേണിംഗിനും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയ്ക്കും വിവിധ ലക്ഷ്യങ്ങളുണ്ട്. വിഷ്വൽ ഇൻപുട്ട് വിശകലനം ചെയ്യുകയും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ചയുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യങ്ങൾ. ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ, മോഷൻ ട്രാക്കിംഗ്, ചിത്ര വിശകലനം എന്നിവയും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, എല്ലാത്തരം പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം.
മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഉപവിഭാഗമായി കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ
ഇത് ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയാണെങ്കിലും, കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഭാഗമായി കാണുന്നു.
മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന നിരവധി രീതികളും ഉറവിടങ്ങളും-ഉദാ ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നിവയും കമ്പ്യൂട്ടർ കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ആവേശകരമായ സാധ്യതകൾ മുന്നിൽ
അവരുടെ കവലയുടെ സാധ്യതകൾ കൂടുതൽ ആകർഷകമായി വളരുന്നു. പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകളുടെ പുരോഗതിക്കൊപ്പം, അതിമനോഹരമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.
ഈ കവല പ്രത്യേകിച്ചും രസകരമായ ഒരു ഫീൽഡ് റോബോട്ടിക്സ് ആണ്. സങ്കീർണ്ണമായ ചുറ്റുപാടുകളിൽ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാൻ റോബോട്ടുകളെ അനുവദിക്കുന്നതിൽ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും.
അവർ കൂടുതൽ സ്വതന്ത്രമായി വളരുമ്പോൾ വസ്തുക്കളുമായും മനുഷ്യരുമായും ഇടപഴകും. വിവിധ ജോലികളിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയുള്ള റോബോട്ടുകളെ നമുക്ക് കാണാൻ കഴിയും.
മറ്റൊരു കൗതുകകരമായ സാധ്യത വെർച്വൽ റിയാലിറ്റിയാണ്. വിഷ്വൽ ഇൻപുട്ട് തിരിച്ചറിയാനും വിശകലനം ചെയ്യാനുമുള്ള ശേഷിയുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ മനുഷ്യരെ വെർച്വൽ ചുറ്റുപാടുകളുമായി കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായും അവബോധമായും ഇടപഴകാൻ അനുവദിക്കും. യഥാർത്ഥവും വെർച്വൽ ലോകവും സുഗമമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഞങ്ങൾ കാണും. വിനോദത്തിനും വിദ്യാഭ്യാസത്തിനും മറ്റ് ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഇത് പുതിയ സാധ്യതകൾ കൊണ്ടുവരും.
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവയുടെ ഭാവി ഒരുപാട് വാഗ്ദാനങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ ഡൊമെയ്നുകളുടെ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധേയമായ ഉപയോഗങ്ങൾ അടുത്ത വർഷങ്ങളിൽ ഞങ്ങൾ കാണും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക