Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
Se for deg en verden der datamaskiner er mer nøyaktige enn mennesker når det gjelder å tolke visuelle data. Feltene datasyn og maskinlæring har gjort denne ideen til virkelighet.
Datasyn og maskinlæring er to viktige komponenter i kunstig intelligens. De er noen ganger forvirret med hverandre. De kan til og med brukes om hverandre.
Imidlertid er de separate områder med distinkte metoder. I dette innlegget skal vi diskutere kontrastene mellom datasyn og maskinlæring. Bli med oss mens vi utforsker disse spennende AI-underfeltene.
Hvorfor trenger vi å gjøre denne forskjellen?
Både datasyn og maskinlæring er avgjørende deler av kunstig intelligens. Likevel har de forskjellige metoder og mål. Ved å kjenne forskjellene mellom dem kan vi bedre utnytte potensialet til AI.
Og vi kan velge riktig teknologi for våre prosjekter.
La oss gå over begge en etter en.
Forstå datasyn
Kapasiteten til datamaskiner til å tolke den visuelle verden er kjent som datasyn. Det inkluderer opplæring av datamaskiner til å forstå og analysere digitale bilder og videoer.
Denne teknologien fungerer som hvordan øyne og hjerner fungerer hos mennesker. Datamaskiner kan gjenkjenne objekter, ansikter og mønstre. De kan trekke ut data fra bilder. Og de evaluerer dataene ved hjelp av algoritmer og modeller.
Flere bransjer, inkludert helsetjenester, transport, underholdning og sikkerhet, kan dra nytte av datasyn. For eksempel brukes datasyn til å veilede førerløse biler og hjelpe leger med å diagnostisere sykdommer.
Mulighetene med datasyn er grenseløse. Og vi har bare begynt å utforske potensialet deres.
Hovedoppgaver for datasyn
Bildegjenkjenning
En avgjørende funksjon av datasyn er bildegjenkjenning. Den lærer datasystemer å gjenkjenne og kategorisere digitale bilder. Dette innebærer at datamaskiner er i stand til automatisk å gjenkjenne komponentene i et bilde.
De kan skille mellom gjenstander, dyr og mennesker, og merke dem riktig.
Flere bransjer bruker bildegjenkjenning. For eksempel brukes bildegjenkjenning i sikkerhetssystemer for å identifisere og spore inntrengere. Det brukes også i radiografi for å hjelpe leger med diagnose og behandlinger.
Objektdeteksjon
Det er teknikken for å lokalisere og gjenkjenne gjenstander i et stillestående eller bevegelig visuelt medium. Søknader for denne jobben inkluderer roboter, autonome biler og overvåking. For eksempel Nest Cam er et hjemmesikkerhetssystem som varsler kunder når det oppdager bevegelse eller lyd ved hjelp av objektdeteksjon.
segmentering
Prosessen med å segmentere et bilde deler det opp i mange segmenter, hver med sine unike egenskaper. Søknader for denne jobben inkluderer dokumentanalyse, videobehandling og medisinsk bildebehandling.
For eksempel det velkjente bilderedigeringsprogrammet Adobe Photoshop bruker segmentering for å isolere ulike komponenter i et bilde og bruke ulike effekter på hvert element.
Forstå maskinlæring
Ett eksempel på kunstig intelligens er maskinlæring. Det er å lære datamaskiner å lære av data og formprediksjoner basert på disse dataene. Uten å være eksplisitt kodet, bruker den statistiske modeller for å hjelpe datamaskiner til å bli bedre på en bestemt aktivitet.
For å si det på en annen måte, maskinlæring er prosessen med trening datamaskiner for å lære på egen hånd mens de tar data som guide.
Data, algoritmer og tilbakemelding er de tre hovedkomponentene i maskinlæring. De maskin læring algoritme må først trenes på et datasett for å identifisere mønstre. For det andre lager algoritmen spådommer basert på et nytt datasett ved å bruke de lærte mønstrene.
Til slutt, etter å ha mottatt tilbakemelding på spådommene, gjør algoritmen justeringer. Og det forbedrer effektiviteten.
Hovedtyper av maskinlæring
Veiledet læring
I overvåket læring trener et merket datasett algoritmen. Så innganger og matchende utganger er paret. Etter å ha lært å pare innganger med utganger, kan algoritmen forutsi utfall ved å bruke ferske data.
Applikasjoner som bildegjenkjenning, lydgjenkjenning og naturlig språkbehandling bruker overvåket læring. Apples virtuelle assistent Siri, bruker for eksempel overvåket læring for å tolke og utføre bestillingene dine.
Uovervåket læring
Uovervåket læring er en undergruppe av maskinlæring. I dette tilfellet læres algoritmen inn på et datasett der inngangene og utgangene ikke er sammenkoblet. For å generere spådommer må algoritmen først lære å gjenkjenne mønstre og korrelasjoner i dataene.
Applikasjoner som datakomprimering, avviksdeteksjon og clustering bruker uovervåket læring. For eksempel, Amazon anbefaler varer til forbrukere basert på deres kjøpshistorikk og surfevaner ved å bruke uovervåket læring.
Forsterkningslæring
Det innebærer å samhandle med omgivelsene og få tilbakemeldinger i form av belønning og straff. Algoritmen får muligheten til å ta avgjørelser som øker belønningen og reduserer straffen.
Applikasjoner for denne typen maskinlæring inkluderer roboter, selvkjørende biler og spill. For eksempel Google DeepMind AlphaGo programvaren bruker forsterkende læring for å spille spillet Go.
Forholdet mellom datasyn og maskinlæring
Hvordan datasynoppgaver kan bruke maskinlæringsalgoritmer?
Flere datasynsoppgaver, inkludert objektidentifikasjon og bildekategorisering, bruker maskinlæring. En vanlig form for maskinlæringsteknikk som brukes er konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN).
Den kan identifisere mønstre og egenskaper i bilder.
Eksempelvis Google Bilder bruker maskinlæringsalgoritmer. Den gjenkjenner og klassifiserer automatisk fotografier basert på gjenstandene og personene som er tilstede.
Anvendelser av datasyn og maskinlæring i den virkelige verden
Flere virkelige applikasjoner kombinerer datasyn og maskinlæring. Et godt eksempel er selvkjørende biler. De identifiserer og overvåker ting på veien med datasyn.
Og de bruker maskinlæringsalgoritmer for å gjøre vurderinger basert på denne informasjonen. Waymo er et selvkjørende bilfirma eid av Alphabet. For objektgjenkjenning og kartlegging kombinerer den både datasyn og maskinlæring.
Datasyn og maskinlæring brukes sammen i medisinsk industri også. De hjelper fagfolk med å undersøke medisinske bilder og bistå med diagnosen. For eksempel bruker det FDA-godkjente diagnoseverktøyet IDx-DR maskinlæring for å undersøke netthinnebilder og finne diabetisk retinopati. Det er en tilstand som, hvis den ignoreres, kan føre til blindhet.
Forskjeller mellom maskinlæring og datasyn
Datatyper som brukes
Datatypene som datasyn og maskinlæring bruker, er forskjellige. Maskinlæring kan håndtere en rekke datatyper, inkludert numeriske, tekst- og lyddata.
Datasyn konsentrerer seg imidlertid bare om visuelle data liker bilder og videoer.
Mål for hvert felt
Maskinlæring og datasyn har ulike mål. Hovedmålene med datasyn er å analysere og forstå visuelle input. Disse inkluderer også objektgjenkjenning, bevegelsessporing og bildeanalyse.
Imidlertid kan maskinlæringsalgoritmer brukes til alle typer aktiviteter.
Datasyn som en delmengde av maskinlæring
Selv om det er et eget område, blir datasyn også sett på som en del av maskinlæring.
Flere av metodene og ressursene som brukes i maskinlæring — som f.eks dyp læring, nevrale nettverk og klynging – brukes også til å skape datasyn.
Spennende muligheter fremover
Potensialet for deres kryss blir stadig mer fascinerende. Med utviklingen av nye teknologier kan vi forvente å se spektakulære applikasjoner.
Et felt hvor dette skjæringspunktet er spesielt interessant er robotikk. Datasyn og maskinlæring vil spille en viktig rolle for å la roboter navigere i kompliserte omgivelser.
De vil samhandle med objekter og mennesker etter hvert som de blir mer uavhengige. Vi kan forvente å se roboter som er mer effektive i ulike gjøremål.
Et annet spennende potensial er virtuell virkelighet. Datasyn og maskinlæring, med deres kapasitet til å identifisere og analysere visuelle input, kan tillate mennesker å engasjere seg i virtuelle omgivelser mer naturlig og intuitivt. Vi vil se applikasjoner som lar oss jevnt kombinere den faktiske og virtuelle verdenen. Det vil bringe nye muligheter for underholdning, utdanning og andre formål.
Fremtiden for datasyn og maskinlæring lover mye. Vi vil se enda mer bemerkelsesverdig bruk av disse domenene i de neste årene.
Legg igjen en kommentar