अशा जगाची कल्पना करा जिथे व्हिज्युअल डेटाचा अर्थ लावण्यात लोकांपेक्षा संगणक अधिक अचूक असतात. संगणक दृष्टी आणि मशीन लर्निंग या क्षेत्रांनी ही कल्पना प्रत्यक्षात आणली आहे.
कॉम्प्युटर व्हिजन आणि मशीन लर्निंग हे AI चे दोन महत्त्वाचे घटक आहेत. ते कधीकधी एकमेकांशी गोंधळलेले असतात. ते अगदी अदलाबदल करण्यायोग्य वापरले जाऊ शकतात.
तथापि, ते वेगळ्या पद्धतींसह वेगळे क्षेत्र आहेत. या पोस्टमध्ये, आम्ही संगणक दृष्टी आणि मधील विरोधाभासांवर चर्चा करू मशीन शिक्षण. आम्ही हे मनोरंजक AI सबफिल्ड एक्सप्लोर करत असताना आमच्यात सामील व्हा.
हा भेद करण्याची गरज का आहे?
संगणक दृष्टी आणि मशीन लर्निंग हे दोन्ही कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे महत्त्वपूर्ण भाग आहेत. तरीही, त्यांच्या वेगवेगळ्या पद्धती आणि उद्दिष्टे आहेत. त्यांच्यातील फरक जाणून घेऊन आम्ही AI ची क्षमता अधिक चांगल्या प्रकारे वापरू शकतो.
आणि, आम्ही आमच्या प्रकल्पांसाठी योग्य तंत्रज्ञान निवडू शकतो.
त्या दोघांवर एक एक करून जाऊ या.
कॉम्प्युटर व्हिजन समजून घेणे
व्हिज्युअल जगाचा अर्थ लावण्यासाठी संगणकाची क्षमता संगणक दृष्टी म्हणून ओळखली जाते. यात डिजिटल प्रतिमा आणि व्हिडिओ समजून घेण्यासाठी आणि विश्लेषण करण्यासाठी प्रशिक्षण संगणक समाविष्ट आहे.
हे तंत्रज्ञान मानवामध्ये डोळे आणि मेंदू कसे कार्य करतात त्याप्रमाणे कार्य करते. संगणक वस्तू, चेहरे आणि नमुने ओळखू शकतो. ते फोटोंमधून डेटा काढू शकतात. आणि, ते अल्गोरिदम आणि मॉडेल वापरून डेटाचे मूल्यांकन करतात.
आरोग्यसेवा, वाहतूक, मनोरंजन आणि सुरक्षा यासह अनेक उद्योगांना संगणकाच्या दृष्टीचा फायदा होऊ शकतो. उदाहरणार्थ, ड्रायव्हरविरहित कारचे मार्गदर्शन करण्यासाठी आणि आजारांचे निदान करण्यात डॉक्टरांना मदत करण्यासाठी संगणक दृष्टी वापरली जाते.
संगणकाच्या दृष्टीच्या शक्यता अमर्याद आहेत. आणि, आम्ही फक्त त्यांची क्षमता शोधण्यास सुरुवात केली आहे.
संगणक दृष्टीची मुख्य कार्ये
प्रतिमा ओळख
संगणकाच्या दृष्टीचे एक महत्त्वाचे कार्य म्हणजे प्रतिमा ओळखणे. हे संगणक प्रणालींना डिजिटल चित्रे कशी ओळखायची आणि त्यांचे वर्गीकरण कसे करायचे हे शिकवते. याचा अर्थ असा होतो की संगणक आपोआप चित्राचे घटक ओळखण्यास सक्षम आहेत.
ते वस्तू, प्राणी आणि मानव यांच्यात फरक करू शकतात आणि त्यांना योग्यरित्या लेबल करू शकतात.
अनेक उद्योग प्रतिमा ओळख वापरतात. उदाहरणार्थ, घुसखोरांना ओळखण्यासाठी आणि ट्रॅक करण्यासाठी सुरक्षा प्रणालींमध्ये प्रतिमा ओळख वापरली जाते. तसेच, हे निदान आणि उपचारांमध्ये डॉक्टरांना मदत करण्यासाठी रेडियोग्राफीमध्ये वापरले जाते.
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
हे स्थिर किंवा हलणारे व्हिज्युअल मीडियामध्ये आयटम शोधण्याचे आणि ओळखण्याचे तंत्र आहे. या नोकरीसाठीच्या अर्जांमध्ये रोबोट्स, स्वायत्त कार आणि पाळत ठेवणे समाविष्ट आहे. उदाहरणार्थ, द नेस्ट कॅम ही होम सिक्युरिटी सिस्टीम आहे जी ग्राहकांना ऑब्जेक्ट डिटेक्शन वापरून गती किंवा ध्वनी शोधते तेव्हा सतर्क करते.
विभाजन
चित्राचे विभाजन करण्याची प्रक्रिया त्याच्या अद्वितीय गुणधर्मांसह अनेक विभागांमध्ये विभागत आहे. या नोकरीसाठीच्या अर्जांमध्ये दस्तऐवज विश्लेषण, व्हिडिओ प्रक्रिया आणि वैद्यकीय इमेजिंग यांचा समावेश आहे.
उदाहरणार्थ, सुप्रसिद्ध चित्र संपादन कार्यक्रम अडोब फोटोशाॅप प्रतिमेतील विविध घटक वेगळे करण्यासाठी आणि प्रत्येक घटकावर विविध प्रभाव लागू करण्यासाठी विभाजन वापरते.
मशीन लर्निंग समजणे
चे एक उदाहरण कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन लर्निंग आहे. हे संगणकांना डेटावरून शिकण्यास आणि त्या डेटावर आधारित अंदाज तयार करण्यास शिकवत आहे. स्पष्टपणे कोड न करता, संगणकांना विशिष्ट क्रियाकलापांमध्ये चांगले होण्यासाठी मदत करण्यासाठी ते सांख्यिकीय मॉडेल्सचा वापर करते.
दुसर्या प्रकारे सांगायचे तर, मशीन लर्निंग ही प्रशिक्षणाची प्रक्रिया आहे त्यांचे मार्गदर्शक म्हणून डेटा घेत असताना संगणक स्वतः शिकण्यासाठी.
डेटा, अल्गोरिदम आणि फीडबॅक हे मशीन लर्निंगचे तीन मुख्य घटक आहेत. द मशीन लर्निंग अल्गोरिदम नमुने ओळखण्यासाठी प्रथम डेटासेटवर प्रशिक्षण दिले पाहिजे. दुसरे, अल्गोरिदम शिकलेल्या नमुन्यांचा वापर करून नवीन डेटासेटवर आधारित अंदाज लावते.
शेवटी, त्याच्या अंदाजांवर अभिप्राय प्राप्त केल्यानंतर, अल्गोरिदम समायोजन करते. आणि, त्याची कार्यक्षमता वाढवते.
मशीन लर्निंगचे मुख्य प्रकार
पर्यवेक्षित शिक्षण
पर्यवेक्षी शिक्षणामध्ये, लेबल केलेला डेटासेट अल्गोरिदम प्रशिक्षित करतो. तर, इनपुट आणि जुळणारे आउटपुट जोडलेले आहेत. आउटपुटसह इनपुट पेअर करायला शिकल्यानंतर, अल्गोरिदम नवीन डेटा वापरून परिणामांचा अंदाज लावू शकतो.
इमेज रेकग्निशन, ऑडिओ रेकग्निशन आणि नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया यासारखे अॅप्लिकेशन पर्यवेक्षी शिक्षण घेतात. Apple चा आभासी सहाय्यक Siri, उदाहरणार्थ, तुमच्या ऑर्डरचा अर्थ लावण्यासाठी आणि अंमलात आणण्यासाठी पर्यवेक्षित शिक्षणाचा वापर करते.
अप्रभावी शिक्षण
पर्यवेक्षित नसलेले शिक्षण हा मशीन लर्निंगचा उपसंच आहे. या प्रकरणात, अल्गोरिदम डेटासेटवर शिकवले जाते जेथे इनपुट आणि आउटपुट जोडलेले नाहीत. अंदाज व्युत्पन्न करण्यासाठी, अल्गोरिदमने प्रथम डेटामधील नमुने आणि सहसंबंध ओळखण्यास शिकले पाहिजे.
डेटा कॉम्प्रेशन, विसंगती शोधणे आणि क्लस्टरिंग यांसारखे ऍप्लिकेशन पर्यवेक्षी नसलेले शिक्षण घेतात. उदाहरणार्थ, ऍमेझॉन पर्यवेक्षण न केलेले शिक्षण वापरून ग्राहकांना त्यांचा खरेदी इतिहास आणि ब्राउझिंग सवयींवर आधारित वस्तूंची शिफारस करते.
मजबुतीकरण शिक्षण
यामध्ये पर्यावरणाशी संवाद साधणे आणि बक्षिसे आणि दंडाच्या स्वरूपात अभिप्राय मिळवणे समाविष्ट आहे. अल्गोरिदम बक्षिसे वाढवणारे आणि दंड कमी करणारे निर्णय घेण्याची क्षमता प्राप्त करतात.
या प्रकारच्या मशीन लर्निंगसाठीच्या अनुप्रयोगांमध्ये रोबोट्स, सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार आणि गेमिंगचा समावेश आहे. उदाहरणार्थ, Google DeepMind चे AlphaGo गो गेम खेळण्यासाठी सॉफ्टवेअर मजबुतीकरण शिक्षण वापरते.
कॉम्प्युटर व्हिजन आणि मशीन लर्निंग यांच्यातील संबंध
संगणक व्हिजन टास्क मशीन लर्निंग अल्गोरिदम कसे वापरू शकतात?
ऑब्जेक्ट आयडेंटिफिकेशन आणि पिक्चर वर्गीकरणासह अनेक कॉम्प्युटर व्हिजन टास्क, मशीन लर्निंग वापरतात. मशीन लर्निंग तंत्राचा एक सामान्य प्रकार आहे जो वापरला जातो कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्क्स (CNNs).
ते चित्रांमधील नमुने आणि वैशिष्ट्ये ओळखू शकतात.
उदाहरणार्थ, गुगल चित्रे मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा वापर करते. हे उपस्थित वस्तू आणि व्यक्तींच्या आधारे छायाचित्रे आपोआप ओळखते आणि त्यांचे वर्गीकरण करते.
वास्तविक जगात संगणक दृष्टी आणि मशीन शिक्षणाचे अनुप्रयोग
अनेक वास्तविक-जागतिक अनुप्रयोग संगणक दृष्टी आणि मशीन शिक्षण एकत्र करतात. एक उत्तम उदाहरण म्हणजे सेल्फ ड्रायव्हिंग कार. ते संगणकाच्या दृष्टीने रस्त्यावरील गोष्टी ओळखतात आणि त्यांचे निरीक्षण करतात.
आणि, त्या माहितीवर आधारित निर्णय घेण्यासाठी ते मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरतात. वायमो अल्फाबेटच्या मालकीची स्व-ड्रायव्हिंग कार फर्म आहे. ऑब्जेक्ट ओळखणे आणि मॅपिंगसाठी, ते संगणक दृष्टी आणि मशीन शिक्षण दोन्ही एकत्र करते.
वैद्यकीय उद्योगात संगणकीय दृष्टी आणि मशीन लर्निंग यांचा एकत्रित वापर केला जातो. ते व्यावसायिकांना वैद्यकीय चित्रांचे परीक्षण करण्यास आणि निदानास मदत करण्यास मदत करतात. उदाहरणार्थ, FDA-मंजूर डायग्नोस्टिक टूल IDx-DR रेटिनल पिक्चर्स तपासण्यासाठी आणि डायबेटिक रेटिनोपॅथी शोधण्यासाठी मशीन लर्निंगचा वापर करते. अशी स्थिती आहे की, दुर्लक्ष केल्यास अंधत्व येऊ शकते.
मशीन लर्निंग आणि कॉम्प्युटर व्हिजन मधील फरक
नियोजित डेटाचे प्रकार
संगणक दृष्टी आणि मशीन लर्निंग वापरत असलेल्या डेटाचे प्रकार भिन्न आहेत. संख्यात्मक, मजकूर आणि ऑडिओ डेटासह मशीन लर्निंग विविध प्रकारचे डेटा हाताळू शकते.
तथापि, संगणक दृष्टी केवळ लक्ष केंद्रित करते व्हिज्युअल डेटा फोटो आणि व्हिडिओ आवडले.
प्रत्येक फील्डचे ध्येय
मशीन लर्निंग आणि कॉम्प्युटर व्हिजनची विविध उद्दिष्टे आहेत. व्हिज्युअल इनपुटचे विश्लेषण आणि आकलन करणे हे संगणकाच्या दृष्टीचे मुख्य उद्दिष्ट आहे. यामध्ये ऑब्जेक्ट रेकग्निशन, मोशन ट्रॅकिंग आणि पिक्चर अॅनालिसिस यांचाही समावेश होतो.
तथापि, मशीन लर्निंग अल्गोरिदम सर्व प्रकारच्या क्रियाकलापांसाठी वापरले जाऊ शकतात.
मशीन लर्निंगचा उपसंच म्हणून संगणक दृष्टी
हे एक वेगळे क्षेत्र असताना, संगणकाच्या दृष्टीकडेही मशीन लर्निंगचा एक भाग म्हणून पाहिले जाते.
मशीन लर्निंगमध्ये वापरल्या जाणार्या अनेक पद्धती आणि संसाधने-जसे खोल शिकणे, न्यूरल नेटवर्क्स आणि क्लस्टरिंग—हे देखील संगणक दृष्टी तयार करण्यासाठी वापरले जातात.
पुढे रोमांचक शक्यता
त्यांच्या छेदनबिंदूची क्षमता अधिक आकर्षक होत आहे. नवीन तंत्रज्ञानाच्या प्रगतीसह, आम्ही नेत्रदीपक अनुप्रयोग पाहण्याची अपेक्षा करू शकतो.
एक क्षेत्र जेथे हे छेदनबिंदू विशेषतः मनोरंजक आहे ते म्हणजे रोबोटिक्स. कॉम्प्युटर व्हिजन आणि मशीन लर्निंग हे रोबोट्सना क्लिष्ट वातावरणात नेव्हिगेट करण्याची परवानगी देण्यात महत्त्वाची भूमिका बजावतील.
ते वस्तू आणि मानव यांच्याशी संवाद साधतील कारण ते अधिक स्वतंत्र होतात. विविध कामांमध्ये अधिक कार्यक्षम असणारे रोबोट्स पाहण्याची आपण अपेक्षा करू शकतो.
आणखी एक मनोरंजक क्षमता म्हणजे आभासी वास्तव. व्हिज्युअल इनपुट ओळखण्याच्या आणि विश्लेषण करण्याच्या क्षमतेसह संगणक दृष्टी आणि मशीन लर्निंग, मानवांना अधिक नैसर्गिक आणि अंतर्ज्ञानी व्हर्च्युअल सभोवतालमध्ये गुंतण्याची परवानगी देऊ शकतात. आम्ही असे ऍप्लिकेशन्स पाहणार आहोत जे आम्हाला वास्तविक आणि आभासी जग सहजतेने एकत्र करण्याची परवानगी देतात. हे मनोरंजन, शिक्षण आणि इतर हेतूंसाठी नवीन शक्यता आणेल.
कॉम्प्युटर व्हिजन आणि मशीन लर्निंगचे भवितव्य खूप आश्वासने देते. पुढील वर्षांमध्ये आम्ही या डोमेनचे आणखी उल्लेखनीय उपयोग पाहणार आहोत.
प्रत्युत्तर द्या