Bayangkan dunia di mana komputer lebih tepat daripada orang dalam mentafsir data visual. Bidang penglihatan komputer dan pembelajaran mesin telah menjadikan idea ini menjadi kenyataan.
Penglihatan komputer dan pembelajaran mesin, adalah dua komponen penting AI. Mereka kadang-kadang keliru antara satu sama lain. Mereka juga boleh digunakan secara bergantian.
Walau bagaimanapun, mereka adalah kawasan yang berasingan dengan kaedah yang berbeza. Dalam siaran ini, kita akan membincangkan perbezaan antara penglihatan komputer dan pembelajaran mesin. Sertai kami sambil kami meneroka subbidang AI yang menarik ini.
Mengapa Kita Perlu Membuat Perbezaan Ini?
Kedua-dua penglihatan komputer dan pembelajaran mesin adalah bahagian penting kecerdasan buatan. Namun, mereka mempunyai metodologi dan objektif yang berbeza. Dengan mengetahui perbezaan antara mereka, kita boleh menggunakan potensi AI dengan lebih baik.
Dan, kita boleh memilih teknologi yang sesuai untuk projek kita.
Mari kita bincangkan kedua-duanya satu persatu.
Memahami Visi Komputer
Keupayaan komputer untuk mentafsir dunia visual dikenali sebagai penglihatan komputer. Ia termasuk melatih komputer untuk memahami dan menganalisis imej dan video digital.
Teknologi ini berfungsi seperti cara mata dan otak berfungsi pada manusia. Komputer boleh mengecam objek, muka dan corak. Mereka boleh mengekstrak data daripada foto. Dan, mereka menilai data menggunakan algoritma dan model.
Beberapa industri, termasuk penjagaan kesihatan, pengangkutan, hiburan dan keselamatan, boleh mendapat manfaat daripada penglihatan komputer. Sebagai contoh, penglihatan komputer digunakan untuk membimbing kereta tanpa pemandu dan membantu doktor dalam mendiagnosis penyakit.
Kemungkinan dengan penglihatan komputer tidak terbatas. Dan, kami baru mula meneroka potensi mereka.
Tugas Utama Penglihatan Komputer
Pengiktirafan Imej
Fungsi penting penglihatan komputer ialah pengecaman imej. Ia mengajar sistem komputer cara mengenali dan mengkategorikan gambar digital. Ini menunjukkan bahawa komputer mampu mengenali komponen gambar secara automatik.
Mereka boleh membezakan antara objek, haiwan, dan manusia, dan melabelkannya dengan sewajarnya.
Beberapa industri menggunakan pengecaman imej. Sebagai contoh, pengecaman imej digunakan dalam sistem keselamatan untuk mengenal pasti dan menjejaki penceroboh. Juga, ia digunakan dalam radiografi untuk membantu doktor dalam diagnosis dan rawatan.
Pengesanan Objek
Ia adalah teknik mencari dan mengecam item dalam media visual yang pegun atau bergerak. Permohonan untuk kerja ini termasuk robot, kereta autonomi dan pengawasan. Sebagai contoh, Nest Cam ialah sistem keselamatan rumah yang memberi amaran kepada pelanggan apabila ia mengesan gerakan atau bunyi menggunakan pengesanan objek.
Segmentation
Proses membahagikan gambar membahagikannya kepada banyak segmen, setiap satu dengan ciri uniknya. Permohonan untuk kerja ini termasuk analisis dokumen, pemprosesan video dan pengimejan perubatan.
Sebagai contoh, program penyuntingan gambar yang terkenal Adobe Photoshop menggunakan segmentasi untuk mengasingkan pelbagai komponen dalam imej dan menggunakan pelbagai kesan pada setiap elemen.
Memahami Pembelajaran Mesin
Salah satu contoh kecerdasan buatan ialah pembelajaran mesin. Ia mengajar komputer untuk belajar daripada data dan membentuk ramalan berdasarkan data tersebut. Tanpa dikodkan secara eksplisit, ia menggunakan model statistik untuk membantu komputer menjadi lebih baik pada aktiviti tertentu.
Dengan kata lain, pembelajaran mesin ialah proses latihan komputer untuk belajar sendiri sambil mengambil data sebagai panduan mereka.
Data, algoritma dan maklum balas ialah tiga komponen utama pembelajaran mesin. The algoritma pembelajaran mesin mesti terlebih dahulu dilatih pada set data untuk mengenal pasti corak. Kedua, algoritma membuat ramalan berdasarkan set data baharu menggunakan corak yang dipelajari.
Akhirnya, selepas menerima maklum balas mengenai ramalannya, algoritma membuat pelarasan. Dan, ia meningkatkan kecekapannya.
Jenis Utama Pembelajaran Mesin
Pembelajaran yang diselia
Dalam pembelajaran diselia, set data berlabel melatih algoritma. Jadi, input dan output yang sepadan dipasangkan. Selepas belajar memasangkan input dengan output, algoritma boleh meramalkan hasil menggunakan data baharu.
Aplikasi seperti pengecaman imej, pengecaman audio dan pemprosesan bahasa semula jadi menggunakan pembelajaran diselia. Pembantu maya Apple Siri, sebagai contoh, menggunakan pembelajaran diselia untuk mentafsir dan melaksanakan perintah anda.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan ialah subset pembelajaran mesin. Dalam kes ini, algoritma diajar pada set data di mana input dan output tidak dipasangkan. Untuk menjana ramalan, algoritma mesti terlebih dahulu belajar mengenali corak dan korelasi dalam data.
Aplikasi seperti pemampatan data, pengesanan anomali dan pengelompokan menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan. Sebagai contoh, Amazon mengesyorkan barangan kepada pengguna berdasarkan sejarah pembelian mereka dan tabiat menyemak imbas menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan.
Pembelajaran pengukuhan
Ia melibatkan interaksi dengan persekitaran dan mendapatkan maklum balas dalam bentuk ganjaran dan penalti. Algoritma memperoleh keupayaan untuk membuat keputusan yang meningkatkan ganjaran dan mengurangkan penalti.
Aplikasi untuk pembelajaran mesin jenis ini termasuk robot, kereta pandu sendiri dan permainan. Sebagai contoh, Google DeepMind's AlphaGo perisian menggunakan pembelajaran pengukuhan untuk bermain permainan Go.
Hubungan Antara Penglihatan Komputer dan Pembelajaran Mesin
Bagaimana Tugasan Penglihatan Komputer Boleh Menggunakan Algoritma Pembelajaran Mesin?
Beberapa tugas penglihatan komputer, termasuk pengenalan objek dan pengkategorian gambar, menggunakan pembelajaran mesin. Bentuk biasa teknik pembelajaran mesin yang digunakan ialah rangkaian saraf konvolusi (CNN).
Ia boleh mengenal pasti corak dan ciri dalam gambar.
Sebagai contoh, Gambar Google menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ia secara automatik mengecam dan mengklasifikasikan gambar berdasarkan item dan individu yang hadir.
Aplikasi penglihatan komputer dan pembelajaran mesin dalam dunia sebenar
Beberapa aplikasi dunia nyata menggabungkan penglihatan komputer dan pembelajaran mesin. Contoh yang bagus ialah kereta pandu sendiri. Mereka mengenal pasti dan memantau perkara di jalan raya dengan penglihatan komputer.
Dan, mereka menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk membuat pertimbangan berdasarkan maklumat tersebut. Waymo ialah firma kereta pandu sendiri yang dimiliki oleh Alphabet. Untuk pengecaman dan pemetaan objek, ia menggabungkan kedua-dua penglihatan komputer dan pembelajaran mesin.
Penglihatan komputer dan pembelajaran mesin digunakan bersama dalam industri perubatan juga. Mereka membantu profesional untuk memeriksa gambar perubatan dan membantu dalam diagnosis. Sebagai contoh, alat diagnostik yang diluluskan oleh FDA IDx-DR menggunakan pembelajaran mesin untuk memeriksa gambar retina dan mencari retinopati diabetik. Ia adalah syarat yang, jika diabaikan, boleh mengakibatkan buta.
Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Penglihatan Komputer
Jenis Data yang Digunakan
Jenis data yang digunakan oleh penglihatan komputer dan pembelajaran mesin berbeza. Pembelajaran mesin boleh mengendalikan pelbagai jenis data, termasuk data berangka, teks dan audio.
Walau bagaimanapun, penglihatan komputer hanya tertumpu pada data visual seperti foto dan video.
Matlamat Setiap Padang
Pembelajaran mesin dan penglihatan komputer mempunyai pelbagai objektif. Matlamat utama penglihatan komputer adalah untuk menganalisis dan memahami input visual. Ini juga termasuk pengecaman objek, penjejakan gerakan dan analisis gambar.
Walau bagaimanapun, algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk semua jenis aktiviti.
Visi Komputer sebagai Subset Pembelajaran Mesin
Walaupun ia adalah kawasan yang berasingan, penglihatan komputer juga dilihat sebagai sebahagian daripada pembelajaran mesin.
Beberapa kaedah dan sumber yang digunakan dalam pembelajaran mesin—seperti pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dan pengelompokan—juga digunakan untuk mencipta penglihatan komputer.
Kemungkinan Menarik Di Hadapan
Potensi persimpangan mereka semakin menarik. Dengan kemajuan teknologi baharu, kami boleh mengharapkan untuk melihat aplikasi yang menakjubkan.
Satu bidang di mana persimpangan ini sangat menarik ialah robotik. Penglihatan komputer dan pembelajaran mesin akan memainkan peranan penting dalam membenarkan robot menavigasi persekitaran yang rumit.
Mereka akan berinteraksi dengan objek dan manusia apabila mereka semakin berdikari. Kita boleh mengharapkan untuk melihat robot yang lebih cekap dalam pelbagai tugas.
Satu lagi potensi yang menarik ialah realiti maya. Penglihatan komputer dan pembelajaran mesin, dengan kapasiti mereka untuk mengenal pasti dan menganalisis input visual, boleh membolehkan manusia terlibat dengan persekitaran maya secara lebih semula jadi dan intuitif. Kami akan melihat aplikasi yang membolehkan kami menggabungkan dunia sebenar dan maya dengan lancar. Ia akan membawa kemungkinan baharu untuk hiburan, pendidikan dan tujuan lain.
Masa depan visi komputer dan pembelajaran mesin memegang banyak janji. Kami akan melihat lebih banyak lagi penggunaan domain ini yang luar biasa pada tahun-tahun akan datang.
Sila tinggalkan balasan anda