ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆਂ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, AI ਦੇ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਦਲਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ. ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦਿਲਚਸਪ AI ਸਬਫੀਲਡਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਫ਼ਰਕ ਕਿਉਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਅਹਿਮ ਅੰਗ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਹਨ. ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਜਾਣ ਕੇ ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਅਤੇ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਆਉ ਇੱਕ ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਦੋਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰੀਏ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਅੱਖਾਂ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਸਤੂਆਂ, ਚਿਹਰਿਆਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਅਤੇ, ਉਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ.
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਆਵਾਜਾਈ, ਮਨੋਰੰਜਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੇਤ ਕਈ ਉਦਯੋਗ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡਰਾਈਵਰ ਰਹਿਤ ਕਾਰਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੇ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਬੇਅੰਤ ਹਨ। ਅਤੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ.
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਕੰਮ
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਤਸਵੀਰ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਉਹ ਵਸਤੂਆਂ, ਜਾਨਵਰਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਈ ਉਦਯੋਗ ਚਿੱਤਰ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੁਸਪੈਠੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੇਡੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਆਬਜੈਕਟ ਖੋਜ
ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਜਾਂ ਮੂਵਿੰਗ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਇਸ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦ Nest ਕੈਮ ਇੱਕ ਘਰੇਲੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਵਸਤੂ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਤੀ ਜਾਂ ਆਵਾਜ਼ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਵਿਭਾਜਨ
ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਸ ਨੂੰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਰਹੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਆਪਣੀ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਇਮੇਜਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਸ਼ਹੂਰ ਤਸਵੀਰ ਸੰਪਾਦਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਡੋਬ ਫੋਟੋਸ਼ਾੱਪ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਤੱਤ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਭਾਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਈਡ ਵਜੋਂ ਡਾਟਾ ਲੈਂਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਲਈ।
ਡਾਟਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਹਨ। ਦ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਿੱਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਖਰਕਾਰ, ਇਸਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਹ ਇਸਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਕਿਸਮਾਂ
ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤਾਜ਼ਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਆਡੀਓ ਮਾਨਤਾ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਐਪਲ ਦਾ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਿਰੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਨਪ੍ਰਵਾਹੀਡ ਲਰਨਿੰਗ
ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਰਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਦੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਜਬੂਤ ਸਿੱਖਿਆ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਅਤੇ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਜਿਹੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੁਰਮਾਨੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟ, ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਗੇਮਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Google DeepMind's ਅਲਫਾਗੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਗੋ ਦੀ ਗੇਮ ਖੇਡਣ ਲਈ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਟਾਸਕ, ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸਮੇਤ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਕੰਮ 'ਤੇ ਹੈ convolutional neural ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs).
ਇਹ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਤਸਵੀਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੌਜੂਦ ਆਈਟਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਛਾਣਦਾ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਕਈ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਹੈ। ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਲ ਸੜਕ 'ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਅਤੇ, ਉਹ ਉਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਨਿਰਣੇ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। Waymo ਅਲਫਾਬੇਟ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰ ਫਰਮ ਹੈ। ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਲਈ, ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੈਡੀਕਲ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਡਾਕਟਰੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, FDA-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ IDx-DR ਰੇਟੀਨਲ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਇਬੀਟਿਕ ਰੈਟੀਨੋਪੈਥੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਸਥਿਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ
ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਡਾਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਸਿਰਫ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫੋਟੋਆਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼।
ਹਰੇਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਟੀਚੇ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਹਨ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਟੀਚੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਨਪੁਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਮੋਸ਼ਨ ਟਰੈਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਤਸਵੀਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਵਜੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨੂੰ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਈ ਢੰਗ ਅਤੇ ਸਰੋਤ — ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ, ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ — ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ
ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਾਂਘੇ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ.
ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਇੰਟਰਸੈਕਸ਼ਨ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਰੋਬੋਟਿਕਸ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਏਗੀ।
ਉਹ ਵਸਤੂਆਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਗੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਸੁਤੰਤਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਰੋਬੋਟ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ. ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਆਭਾਸੀ ਮਾਹੌਲ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਅਸਲ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੋਰੰਜਨ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਲਿਆਏਗਾ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਾਅਦੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਗਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਡੋਮੇਨਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਵੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ