Stel je een wereld voor waarin computers nauwkeuriger zijn dan mensen bij het interpreteren van visuele gegevens. Op het gebied van computervisie en machine learning is dit idee werkelijkheid geworden.
Computervisie en machine learning zijn twee cruciale componenten van AI. Ze worden wel eens met elkaar verward. Ze kunnen zelfs door elkaar worden gebruikt.
Het zijn echter afzonderlijke gebieden met verschillende methoden. In dit bericht bespreken we de contrasten tussen computervisie en machine learning. Ga met ons mee terwijl we deze intrigerende AI-subgebieden verkennen.
Waarom moeten we dit onderscheid maken?
Zowel computervisie als machine learning zijn cruciale onderdelen van kunstmatige intelligentie. Toch hebben ze verschillende methoden en doelstellingen. Door de verschillen daartussen te kennen, kunnen we het potentieel van AI beter benutten.
En we kunnen de juiste technologie kiezen voor onze projecten.
Laten we ze allebei één voor één doornemen.
Computervisie begrijpen
Het vermogen van computers om de visuele wereld te interpreteren, staat bekend als computervisie. Het omvat het trainen van computers om digitale afbeeldingen en video's te begrijpen en te analyseren.
Deze technologie werkt zoals ogen en hersenen werken bij mensen. Computers kunnen objecten, gezichten en patronen herkennen. Ze kunnen gegevens uit foto's halen. En ze evalueren de gegevens met behulp van algoritmen en modellen.
Verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg, transport, entertainment en beveiliging, kunnen baat hebben bij computervisie. Computervisie wordt bijvoorbeeld gebruikt om zelfrijdende auto's te begeleiden en artsen te helpen bij het diagnosticeren van ziekten.
De mogelijkheden met computervisie zijn grenzeloos. En we zijn nog maar net begonnen met het verkennen van hun potentieel.
Hoofdtaken van Computer Vision
Beeldherkenning
Een cruciale functie van computervisie is beeldherkenning. Het leert computersystemen hoe ze digitale afbeeldingen kunnen herkennen en categoriseren. Dit houdt in dat computers in staat zijn om automatisch de componenten van een afbeelding te herkennen.
Ze kunnen onderscheid maken tussen objecten, dieren en mensen, en ze op de juiste manier labelen.
Verschillende industrieën maken gebruik van beeldherkenning. Zo wordt beeldherkenning gebruikt in beveiligingssystemen om indringers te identificeren en op te sporen. Het wordt ook gebruikt in radiografie om artsen te helpen bij de diagnose en behandelingen.
Objectdetectie
Het is de techniek van het lokaliseren en herkennen van items in een stilstaand of bewegend visueel medium. Toepassingen voor deze baan zijn onder meer robots, autonome auto's en bewaking. Bijvoorbeeld de Nest Cam is een huisbeveiligingssysteem dat klanten waarschuwt wanneer het beweging of geluid detecteert met behulp van objectdetectie.
Segmentatie
Het proces van het segmenteren van een afbeelding is het opsplitsen in vele segmenten, elk met zijn unieke eigenschappen. Toepassingen voor deze functie zijn onder meer documentanalyse, videoverwerking en medische beeldvorming.
Bijvoorbeeld het bekende beeldbewerkingsprogramma Adobe Photoshop maakt gebruik van segmentatie om verschillende componenten binnen een afbeelding te isoleren en verschillende effecten op elk element toe te passen.
Machine learning begrijpen
een voorbeeld van kunstmatige intelligentie is machinaal leren. Het leert computers om te leren van gegevens en voorspellingen te doen op basis van die gegevens. Zonder expliciet gecodeerd te zijn, maakt het gebruik van statistische modellen om computers te helpen beter te worden in een bepaalde activiteit.
Met andere woorden, machine learning is het proces van training computers om zelf te leren terwijl ze gegevens als hun gids nemen.
Gegevens, algoritmen en feedback zijn de drie belangrijkste componenten van machine learning. De machine learning algoritme moet eerst worden getraind op een dataset om patronen te identificeren. Ten tweede doet het algoritme voorspellingen op basis van een nieuwe dataset met behulp van de geleerde patronen.
Uiteindelijk maakt het algoritme, na feedback op zijn voorspellingen te hebben ontvangen, aanpassingen. En het verbetert de efficiëntie.
Belangrijkste soorten machinaal leren
Leren onder toezicht
Bij begeleid leren traint een gelabelde dataset het algoritme. Ingangen en overeenkomende uitgangen zijn dus gekoppeld. Nadat het algoritme heeft geleerd om invoer en uitvoer te koppelen, kan het de resultaten voorspellen met behulp van nieuwe gegevens.
Toepassingen zoals beeldherkenning, audioherkenning en natuurlijke taalverwerking maken gebruik van begeleid leren. De virtuele assistent van Apple Sirimaakt bijvoorbeeld gebruik van begeleid leren om uw opdrachten te interpreteren en uit te voeren.
Niet-gecontroleerd leren
Unsupervised learning is een onderdeel van machine learning. In dit geval wordt het algoritme aangeleerd op een dataset waar de inputs en outputs niet gepaard zijn. Om voorspellingen te kunnen doen, moet het algoritme eerst patronen en correlaties in de data leren herkennen.
Toepassingen zoals datacompressie, anomaliedetectie en clustering maken gebruik van leren zonder toezicht. Bijvoorbeeld, Amazone beveelt goederen aan consumenten aan op basis van hun aankoopgeschiedenis en surfgedrag met behulp van leren zonder toezicht.
Versterking leren
Het gaat om interactie met de omgeving en het krijgen van feedback in de vorm van beloningen en straffen. Het algoritme krijgt de mogelijkheid om beslissingen te nemen die beloningen verhogen en boetes verminderen.
Toepassingen voor dit soort machine learning zijn onder meer robots, zelfrijdende auto's en gaming. Bijvoorbeeld Google DeepMind's AlphaGo software maakt gebruik van versterkend leren om het spel Go te spelen.
Relatie tussen computervisie en machinaal leren
Hoe computervisietaken machine learning-algoritmen kunnen gebruiken?
Verschillende computervisietaken, waaronder objectidentificatie en afbeeldingscategorisering, maken gebruik van machine learning. Een veelgebruikte vorm van machine learning-techniek is convolutionele neurale netwerken (CNN's).
Het kan patronen en kenmerken in afbeeldingen identificeren.
Bijvoorbeeld, Google Afbeeldingen maakt gebruik van machine learning-algoritmen. Het herkent en classificeert automatisch foto's op basis van de aanwezige items en personen.
Toepassingen van computervisie en machine learning in de echte wereld
Verschillende real-world toepassingen combineren computervisie en machine learning. Een goed voorbeeld zijn zelfrijdende auto's. Ze identificeren en monitoren dingen op de weg met computervisie.
En ze gebruiken machine learning-algoritmen om beslissingen te nemen op basis van die informatie. Waymo is een bedrijf in zelfrijdende auto's dat eigendom is van Alphabet. Voor objectherkenning en mapping combineert het zowel computervisie als machine learning.
Ook in de medische industrie worden computervisie en machine learning samen gebruikt. Ze helpen professionals om medische beelden te onderzoeken en helpen bij de diagnose. Het door de FDA goedgekeurde diagnostische hulpmiddel IDx-DR gebruikt bijvoorbeeld machine learning om netvliesfoto's te onderzoeken en diabetische retinopathie te vinden. Het is een aandoening die, indien genegeerd, kan leiden tot blindheid.
Verschillen tussen machinaal leren en computervisie
Typen gebruikte gegevens
De soorten gegevens die computervisie en machine learning gebruiken, verschillen. Machine learning kan verschillende gegevenstypen verwerken, waaronder numerieke, tekst- en audiogegevens.
Computervisie concentreert zich echter alleen op visuele gegevens zoals foto's en video's.
Doelpunten van elk veld
Machine learning en computer vision hebben verschillende doelstellingen. De belangrijkste doelen van computervisie zijn het analyseren en begrijpen van visuele input. Deze omvatten ook objectherkenning, bewegingsregistratie en beeldanalyse.
Machine learning-algoritmen kunnen echter voor allerlei activiteiten worden gebruikt.
Computervisie als subset van machine learning
Hoewel het een apart gebied is, wordt computervisie ook gezien als een onderdeel van machine learning.
Verschillende van de methoden en bronnen die worden gebruikt bij machine learning, zoals diepgaand leren, neurale netwerken en clustering worden ook gebruikt om computervisie te creëren.
Opwindende mogelijkheden in het verschiet
Het potentieel voor hun kruising wordt steeds fascinerender. Met de vooruitgang van nieuwe technologieën kunnen we spectaculaire toepassingen verwachten.
Een gebied waar deze kruising bijzonder interessant is, is robotica. Computervisie en machine learning zullen een belangrijke rol spelen om robots in staat te stellen door ingewikkelde omgevingen te navigeren.
Ze zullen communiceren met objecten en mensen naarmate ze onafhankelijker worden. We kunnen robots verwachten die efficiënter zijn in verschillende taken.
Een ander intrigerend potentieel is virtual reality. Computervisie en machine learning, met hun vermogen om visuele invoer te identificeren en te analyseren, kunnen mensen in staat stellen om op een natuurlijkere en intuïtievere manier om te gaan met virtuele omgevingen. We zullen toepassingen zien waarmee we de werkelijke en virtuele wereld soepel kunnen combineren. Het zal nieuwe mogelijkheden bieden voor amusement, onderwijs en andere doeleinden.
De toekomst van computervisie en machine learning is veelbelovend. We zullen de komende jaren nog meer opmerkelijke toepassingen van deze domeinen zien.
Laat een reactie achter