एउटा संसारको कल्पना गर्नुहोस् जहाँ कम्प्युटरहरू भिजुअल डेटाको व्याख्या गर्ने व्यक्तिहरू भन्दा बढी सटीक छन्। कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङका क्षेत्रहरूले यो विचारलाई वास्तविकता बनाएको छ।
कम्प्युटर भिजन र मेशिन लर्निङ, एआईका दुई महत्त्वपूर्ण घटक हुन्। तिनीहरू कहिलेकाहीं एकअर्कासँग भ्रमित हुन्छन्। तिनीहरू पनि एकान्तर रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
यद्यपि, तिनीहरू फरक तरिकाहरूका साथ छुट्टै क्षेत्र हुन्। यस पोष्टमा, हामी कम्प्युटर दृष्टि र बीचको भिन्नताहरू छलफल गर्नेछौं मेशिन सिकाइ। हामीले यी चाखलाग्दो एआई सबफिल्डहरू अन्वेषण गर्दा हामीसँग सामेल हुनुहोस्।
हामीले यो भिन्नता किन बनाउनुपर्छ?
कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङ दुवै आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सका महत्वपूर्ण अंग हुन्। यद्यपि, तिनीहरूसँग फरक तरिका र उद्देश्यहरू छन्। तिनीहरू बीचको भिन्नताहरू थाहा पाएर हामी AI को सम्भावनालाई अझ राम्रोसँग प्रयोग गर्न सक्छौं।
र, हामी हाम्रा परियोजनाहरूको लागि सही प्रविधि छनोट गर्न सक्छौं।
ती दुवैलाई एक एक गरेर जाऔं।
कम्प्युटर भिजन बुझ्दै
भिजुअल संसारको व्याख्या गर्ने कम्प्युटरको क्षमतालाई कम्प्युटर भिजन भनिन्छ। यसले डिजिटल छविहरू र भिडियोहरू बुझ्न र विश्लेषण गर्न प्रशिक्षण कम्प्युटरहरू समावेश गर्दछ।
यो प्रविधिले मानिसमा आँखा र दिमागले काम गर्ने तरिकाले काम गर्छ। कम्प्युटरले वस्तुहरू, अनुहारहरू र ढाँचाहरू चिन्न सक्छ। तिनीहरू फोटोहरूबाट डाटा निकाल्न सक्छन्। र, तिनीहरू एल्गोरिदम र मोडेलहरू प्रयोग गरेर डेटा मूल्याङ्कन गर्छन्।
स्वास्थ्य सेवा, यातायात, मनोरञ्जन, र सुरक्षा सहित धेरै उद्योगहरूले कम्प्युटर दृष्टिबाट लाभ उठाउन सक्छन्। उदाहरणका लागि, कम्प्युटर भिजन चालकविहीन कारहरूलाई मार्गदर्शन गर्न र रोगहरूको निदानमा डाक्टरहरूलाई सहयोग गर्न प्रयोग गरिन्छ।
कम्प्यूटर दृष्टि संग सम्भावनाहरू असीम छन्। र, हामीले तिनीहरूको सम्भावनाको खोजी मात्र गर्न थालेका छौं।
कम्प्युटर भिजनको मुख्य कार्यहरू
छवि मान्यता
कम्प्युटर दृष्टि को एक महत्वपूर्ण कार्य छवि मान्यता छ। यसले कम्प्युटर प्रणालीहरूलाई कसरी डिजिटल चित्रहरू चिन्न र वर्गीकरण गर्ने भनेर सिकाउँछ। यसले कम्प्यूटरहरू स्वचालित रूपमा चित्रको घटकहरू पहिचान गर्न सक्षम छन् भनेर संकेत गर्दछ।
तिनीहरूले वस्तुहरू, जनावरहरू र मानवहरू बीच भेद गर्न सक्छन्, र तिनीहरूलाई उचित रूपमा लेबल गर्न सक्छन्।
धेरै उद्योगहरूले छवि पहिचानलाई रोजगार दिन्छन्। उदाहरणका लागि, छवि पहिचान सुरक्षा प्रणालीहरूमा घुसपैठकर्ताहरू पहिचान गर्न र ट्र्याक गर्न प्रयोग गरिन्छ। साथै, यो निदान र उपचारमा डाक्टरहरूलाई सहयोग गर्न रेडियोग्राफीमा प्रयोग गरिन्छ।
वस्तु खोज
यो स्थिर वा गतिशील भिजुअल मिडियामा वस्तुहरू पत्ता लगाउने र पहिचान गर्ने प्रविधि हो। यस कामका लागि आवेदनहरूमा रोबोट, स्वायत्त कार र निगरानी समावेश छ। उदाहरणका लागि, द Nest Cam यो एक गृह सुरक्षा प्रणाली हो जसले वस्तु पत्ता लगाउने प्रयोग गरेर गति वा ध्वनि पत्ता लगाउँदा ग्राहकहरूलाई सचेत गराउँछ।
विभाजन
चित्रलाई विभाजन गर्ने प्रक्रियाले यसलाई धेरै खण्डहरूमा विभाजन गर्दैछ, प्रत्येक यसको अद्वितीय गुणहरू सहित। यस कामका लागि आवेदनहरू कागजात विश्लेषण, भिडियो प्रशोधन, र मेडिकल इमेजिङ समावेश गर्दछ।
उदाहरणका लागि, प्रसिद्ध चित्र सम्पादन कार्यक्रम Adobe Photoshop छवि भित्र विभिन्न कम्पोनेन्टहरू अलग गर्न र प्रत्येक तत्वमा विभिन्न प्रभावहरू लागू गर्न विभाजन कार्य गर्दछ।
मेसिन लर्निङ बुझ्दै
को एउटा उदाहरण कृत्रिम बुद्धि मेसिन लर्निङ हो। यसले कम्प्युटरहरूलाई डाटाबाट सिक्न र त्यस डाटामा आधारित भविष्यवाणीहरू बनाउन सिकाउँदैछ। स्पष्ट रूपमा कोडिङ नगरी, यसले कम्प्युटरहरूलाई विशेष गतिविधिमा राम्रो बनाउन मद्दत गर्नको लागि सांख्यिकीय मोडेलहरू प्रयोग गर्दछ।
यसलाई अर्को तरिकामा भन्न, मेसिन लर्निङ तालिमको प्रक्रिया हो आफ्नो गाइडको रूपमा डाटा लिँदा कम्प्युटरहरू आफैं सिक्न।
डाटा, एल्गोरिदम र प्रतिक्रिया मेसिन लर्निङका तीन मुख्य भाग हुन्। द मेशिन लर्निंग एल्गोरिथ्म ढाँचाहरू पहिचान गर्न पहिले डेटासेटमा प्रशिक्षित हुनुपर्छ। दोस्रो, एल्गोरिथ्मले सिकेका ढाँचाहरू प्रयोग गरेर नयाँ डेटासेटमा आधारित भविष्यवाणी गर्छ।
अन्ततः, यसको भविष्यवाणीहरूमा प्रतिक्रिया प्राप्त गरेपछि, एल्गोरिथ्मले समायोजन गर्दछ। र, यसले यसको दक्षता बढाउँछ।
मेसिन लर्निङका मुख्य प्रकारहरू
पर्यवेक्षित शिक्षण
निरीक्षण गरिएको सिकाइमा, लेबल गरिएको डेटासेटले एल्गोरिदमलाई तालिम दिन्छ। त्यसोभए, इनपुटहरू र मिल्दो आउटपुटहरू जोडिएका छन्। आउटपुटहरूसँग इनपुटहरू जोडा बनाउन सिकिसकेपछि, एल्गोरिदमले ताजा डाटा प्रयोग गरेर परिणामहरू भविष्यवाणी गर्न सक्छ।
छवि पहिचान, अडियो पहिचान, र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन जस्ता अनुप्रयोगहरूले पर्यवेक्षित शिक्षालाई रोजगार दिन्छ। एप्पलको भर्चुअल सहायक सिरी, उदाहरणका लागि, तपाईंको आदेशहरू व्याख्या गर्न र कार्यान्वयन गर्न पर्यवेक्षित सिकाइलाई रोजगार दिन्छ।
अनसर्वेइज्ड लर्निंग
असुरक्षित सिकाइ मेसिन लर्निङको उपसमूह हो। यस अवस्थामा, एल्गोरिदम डेटासेटमा सिकाइन्छ जहाँ इनपुटहरू र आउटपुटहरू जोडिएका छैनन्। भविष्यवाणीहरू उत्पन्न गर्न, एल्गोरिदमले पहिले डेटामा ढाँचा र सहसंबंधहरू पहिचान गर्न सिक्नुपर्छ।
डाटा कम्प्रेसन, विसंगति पत्ता लगाउने, र क्लस्टरिङ जस्ता अनुप्रयोगहरूले असुरक्षित शिक्षालाई रोजगार दिन्छ। उदाहरण को रुपमा, अमेजन उपभोक्ताहरूलाई तिनीहरूको खरिद इतिहास र असुरक्षित सिकाइ प्रयोग गर्ने बानीको आधारमा सामानहरू सिफारिस गर्दछ।
सुदृढीकरण शिक्षण
यसले वातावरणसँग अन्तरक्रिया गर्ने र पुरस्कार र दण्डको रूपमा प्रतिक्रिया प्राप्त गर्ने समावेश गर्दछ। एल्गोरिदमले पुरस्कार बढाउने र दण्डहरू घटाउने निर्णयहरू गर्ने क्षमता प्राप्त गर्छ।
यस प्रकारको मेसिन लर्निङका लागि आवेदनहरूमा रोबोट, सेल्फ ड्राइभिङ कार र गेमिङ समावेश छ। उदाहरणका लागि, Google DeepMind को AlphaGo सफ्टवेयरले Go को खेल खेल्न सुदृढीकरण सिकाउने काम गर्दछ।
कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङ बीचको सम्बन्ध
कम्प्युटर भिजन टास्कहरूले मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू कसरी प्रयोग गर्न सक्छन्?
वस्तु पहिचान र चित्र वर्गीकरण सहित धेरै कम्प्युटर दृष्टि कार्यहरू, मेशिन शिक्षा प्रयोग गर्नुहोस्। मेशिन लर्निङ प्रविधिको एक सामान्य रूप जुन प्रयोग गरिन्छ convolutional तंत्रिका नेटवर्क (CNNs)।
यसले चित्रहरूमा ढाँचा र विशेषताहरू पहिचान गर्न सक्छ।
उदाहरण को रुपमा, गुगल चित्रहरु मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमको प्रयोग गर्छ। यसले वस्तुहरू र उपस्थित व्यक्तिहरूको आधारमा फोटोहरू स्वचालित रूपमा पहिचान र वर्गीकरण गर्दछ।
वास्तविक संसारमा कम्प्युटर दृष्टि र मेशिन शिक्षाको अनुप्रयोगहरू
धेरै वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूले कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन सिकाइलाई जोड्दछ। एउटा उत्कृष्ट उदाहरण सेल्फ ड्राइभिङ कार हो। तिनीहरूले कम्प्यूटर दृष्टिको साथ सडकमा चीजहरू पहिचान र निगरानी गर्छन्।
र, तिनीहरूले त्यो जानकारीमा आधारित निर्णय गर्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्छन्। वेमोमो अल्फाबेटको स्वामित्वमा रहेको सेल्फ ड्राइभिङ कार फर्म हो। वस्तु पहिचान र म्यापिङका लागि, यसले कम्प्युटर दृष्टि र मेसिन लर्निङ दुवैलाई जोड्दछ।
कम्प्यूटर भिजन र मेसिन लर्निङ चिकित्सा उद्योगमा पनि सँगै प्रयोग गरिन्छ। तिनीहरूले पेशेवरहरूलाई चिकित्सा तस्बिरहरू जाँच गर्न र निदानमा सहयोग गर्न मद्दत गर्छन्। उदाहरणका लागि, FDA-अनुमोदित डायग्नोस्टिक उपकरण IDx-DR ले रेटिनल चित्रहरू जाँच्न र मधुमेह रेटिनोप्याथी पत्ता लगाउन मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्छ। यो एक अवस्था हो, यदि बेवास्ता गरियो भने, अन्धोपन हुन सक्छ।
मेसिन लर्निङ र कम्प्युटर भिजन बीचको भिन्नता
नियोजित डाटा को प्रकार
कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङले प्रयोग गर्ने डेटाका प्रकारहरू फरक हुन्छन्। मेसिन लर्निङले संख्यात्मक, पाठ, र अडियो डेटा सहित विभिन्न प्रकारका डेटाहरू ह्यान्डल गर्न सक्छ।
यद्यपि, कम्प्युटर दृष्टिले मात्र ध्यान केन्द्रित गर्दछ दृश्य डाटा फोटो र भिडियो जस्तै।
प्रत्येक क्षेत्रका लक्ष्यहरू
मेसिन लर्निङ र कम्प्युटर भिजनका विभिन्न उद्देश्यहरू छन्। कम्प्युटर भिजनको मुख्य लक्ष्यहरू दृश्य इनपुटको विश्लेषण र बुझ्नु हो। यसमा वस्तु पहिचान, गति ट्र्याकिङ, र तस्वीर विश्लेषण पनि समावेश छ।
यद्यपि, मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू सबै प्रकारका गतिविधिहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
मेसिन लर्निङको उपसमूहको रूपमा कम्प्युटर भिजन
जबकि यो एक अलग क्षेत्र हो, कम्प्युटर दृष्टि पनि मेशिन शिक्षा को एक भाग को रूप मा हेरिन्छ।
मेसिन लर्निङमा प्रयोग हुने धेरै विधि र स्रोतहरू-जस्तै गहिरो शिक्षा, न्यूरल नेटवर्कहरू, र क्लस्टरिङ - पनि कम्प्युटर दृष्टि सिर्जना गर्न प्रयोग गरिन्छ।
अगाडि रोमाञ्चक सम्भावनाहरू
तिनीहरूको छेउछाउको सम्भाव्यता अझ आकर्षक हुँदै गइरहेको छ। नयाँ प्रविधिको विकास संग, हामी शानदार अनुप्रयोगहरू हेर्न आशा गर्न सक्छौं।
एउटा क्षेत्र जहाँ यो प्रतिच्छेदन विशेष गरी रोचक छ रोबोटिक्स हो। कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङले रोबोटलाई जटिल परिवेशमा नेभिगेट गर्न अनुमति दिन महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्नेछ।
तिनीहरू वस्तुहरू र मानिसहरूसँग अन्तरक्रिया गर्नेछन् किनभने तिनीहरू अधिक स्वतन्त्र हुन्छन्। हामी विभिन्न कामहरूमा अधिक कुशल रोबोटहरू हेर्न आशा गर्न सक्छौं।
अर्को चाखलाग्दो सम्भावना भर्चुअल वास्तविकता हो। कम्प्युटर भिजन र मेशिन लर्निङ, भिजुअल इनपुट पहिचान र विश्लेषण गर्ने क्षमताको साथ, मानिसहरूलाई अधिक प्राकृतिक र सहज रूपमा भर्चुअल परिवेशसँग संलग्न हुन अनुमति दिन्छ। हामी अनुप्रयोगहरू देख्नेछौं जसले हामीलाई वास्तविक र भर्चुअल संसारहरूलाई सहज रूपमा संयोजन गर्न अनुमति दिन्छ। यसले मनोरञ्जन, शिक्षा र अन्य उद्देश्यका लागि नयाँ सम्भावनाहरू ल्याउनेछ।
कम्प्युटर भिजन र मेसिन लर्निङको भविष्यले धेरै प्रतिज्ञा राख्छ। हामी आगामी वर्षहरूमा यी डोमेनहरूको अझ उल्लेखनीय प्रयोगहरू देख्नेछौं।
जवाफ छाड्नुस्