Wyobraź sobie świat, w którym komputery są dokładniejsze niż ludzie w interpretacji danych wizualnych. Dziedziny wizji komputerowej i uczenia maszynowego sprawiły, że ten pomysł stał się rzeczywistością.
Wizja komputerowa i uczenie maszynowe to dwa kluczowe elementy sztucznej inteligencji. Czasami są ze sobą mylone. Można ich nawet używać zamiennie.
Są to jednak odrębne obszary z odrębnymi metodami. W tym poście omówimy kontrasty między widzeniem komputerowym a uczenie maszynowe. Dołącz do nas, gdy odkrywamy te intrygujące poddziedziny sztucznej inteligencji.
Dlaczego musimy dokonać tego rozróżnienia?
Zarówno wizja komputerowa, jak i uczenie maszynowe są kluczowymi elementami sztucznej inteligencji. Mają jednak różne metodologie i cele. Znając różnice między nimi, możemy lepiej wykorzystać potencjał AI.
I możemy wybrać odpowiednią technologię dla naszych projektów.
Omówmy oba z nich jeden po drugim.
Zrozumienie widzenia komputerowego
Zdolność komputerów do interpretowania świata wizualnego jest znana jako widzenie komputerowe. Obejmuje komputery szkoleniowe do rozumienia i analizowania cyfrowych obrazów i filmów.
Ta technologia działa tak, jak oczy i mózgi działają u ludzi. Komputery mogą rozpoznawać obiekty, twarze i wzory. Mogą wydobywać dane ze zdjęć. I oceniają dane za pomocą algorytmów i modeli.
Kilka branż, w tym opieka zdrowotna, transport, rozrywka i bezpieczeństwo, może odnieść korzyści z wizji komputerowej. Na przykład wizja komputerowa jest wykorzystywana do kierowania samochodami bez kierowcy i pomagania lekarzom w diagnozowaniu chorób.
Możliwości widzenia komputerowego są nieograniczone. I dopiero zaczęliśmy odkrywać ich potencjał.
Główne zadania wizji komputerowej
Rozpoznawanie obrazu
Kluczową funkcją wizji komputerowej jest rozpoznawanie obrazu. Uczy systemy komputerowe, jak rozpoznawać i kategoryzować zdjęcia cyfrowe. Oznacza to, że komputery są w stanie automatycznie rozpoznawać elementy obrazu.
Potrafią rozróżniać przedmioty, zwierzęta i ludzi oraz odpowiednio je oznaczać.
Kilka branż wykorzystuje rozpoznawanie obrazu. Na przykład rozpoznawanie obrazu jest wykorzystywane w systemach bezpieczeństwa do identyfikacji i śledzenia intruzów. Jest również stosowany w radiografii, aby pomóc lekarzom w diagnozowaniu i leczeniu.
Wykrywanie obiektów
Jest to technika lokalizowania i rozpoznawania przedmiotów w nieruchomym lub ruchomym materiale wizualnym. Aplikacje do tej pracy obejmują roboty, samochody autonomiczne i nadzór. Na przykład Nest Cam to system bezpieczeństwa w domu, który ostrzega klientów, gdy wykryje ruch lub dźwięk za pomocą wykrywania obiektów.
Segmentacja
Proces segmentacji obrazu polega na podziale go na wiele segmentów, z których każdy ma swoje unikalne właściwości. Aplikacje do tej pracy obejmują analizę dokumentów, przetwarzanie wideo i obrazowanie medyczne.
Na przykład dobrze znany program do obróbki zdjęć Adobe Photoshop wykorzystuje segmentację, aby wyizolować różne elementy obrazu i zastosować różne efekty do każdego elementu.
Zrozumienie uczenia maszynowego
Jeden przykład sztuczna inteligencja jest uczenie maszynowe. Uczy komputery uczenia się na podstawie danych i formułowania prognoz na podstawie tych danych. Nie będąc jawnie zakodowanym, wykorzystuje modele statystyczne, aby pomóc komputerom lepiej wykonywać określoną czynność.
Innymi słowy, uczenie maszynowe to proces szkolenia komputery uczą się samodzielnie, traktując dane jako przewodnik.
Dane, algorytmy i informacje zwrotne to trzy główne elementy uczenia maszynowego. The algorytm uczenia maszynowego należy najpierw przeszkolić na zbiorze danych, aby zidentyfikować wzorce. Po drugie, algorytm tworzy prognozy na podstawie nowego zestawu danych przy użyciu wyuczonych wzorców.
Ostatecznie, po otrzymaniu informacji zwrotnej na temat swoich przewidywań, algorytm wprowadza poprawki. I zwiększa jego wydajność.
Główne rodzaje uczenia maszynowego
Nadzorowana nauka
W uczeniu nadzorowanym zestaw danych z etykietami trenuje algorytm. Tak więc wejścia i pasujące wyjścia są sparowane. Po nauczeniu się parowania danych wejściowych z wynikami algorytm może przewidywać wyniki przy użyciu świeżych danych.
Aplikacje takie jak rozpoznawanie obrazu, rozpoznawanie dźwięku i przetwarzanie języka naturalnego wykorzystują uczenie nadzorowane. Wirtualny asystent Apple Siri, na przykład, wykorzystuje nadzorowane uczenie się do interpretowania i wykonywania twoich poleceń.
Uczenie się bez nadzoru
Uczenie bez nadzoru jest podzbiorem uczenia maszynowego. W tym przypadku algorytm jest nauczany na zbiorze danych, w którym wejścia i wyjścia nie są sparowane. Aby generować prognozy, algorytm musi najpierw nauczyć się rozpoznawać wzorce i korelacje w danych.
Aplikacje takie jak kompresja danych, wykrywanie anomalii i tworzenie klastrów wykorzystują uczenie bez nadzoru. Na przykład, Amazonka rekomenduje towary konsumentom na podstawie ich historii zakupów i nawyków przeglądania, korzystając z uczenia bez nadzoru.
Uczenie się przez wzmocnienie
Polega na interakcji z otoczeniem i uzyskiwaniu informacji zwrotnej w postaci nagród i kar. Algorytm zyskuje możliwość podejmowania decyzji zwiększających nagrody i zmniejszających kary.
Zastosowania tego rodzaju uczenia maszynowego obejmują roboty, samojezdne samochody i gry. Na przykład Google DeepMind AlphaGo oprogramowanie wykorzystuje uczenie się przez wzmacnianie do gry w Go.
Związek między widzeniem komputerowym a uczeniem maszynowym
W jaki sposób zadania związane z wizją komputerową mogą wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego?
Kilka zadań związanych z wizją komputerową, w tym identyfikacja obiektów i kategoryzacja obrazów, wykorzystuje uczenie maszynowe. Powszechną formą stosowanej techniki uczenia maszynowego jest splotowe sieci neuronowe (CNN).
Może identyfikować wzory i cechy na zdjęciach.
Na przykład, Zdjęcia Google korzysta z algorytmów uczenia maszynowego. Automatycznie rozpoznaje i klasyfikuje zdjęcia na podstawie obecnych przedmiotów i osób.
Zastosowania widzenia komputerowego i uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym
Kilka rzeczywistych aplikacji łączy widzenie komputerowe i uczenie maszynowe. Świetnym przykładem są samochody autonomiczne. Identyfikują i monitorują rzeczy na drodze za pomocą wizji komputerowej.
Wykorzystują też algorytmy uczenia maszynowego do podejmowania decyzji na podstawie tych informacji. Waymo to firma zajmująca się samojezdnymi samochodami należąca do Alphabet. Do rozpoznawania i mapowania obiektów łączy w sobie zarówno widzenie komputerowe, jak i uczenie maszynowe.
Wizja komputerowa i uczenie maszynowe są również używane razem w branży medycznej. Pomagają profesjonalistom w badaniu zdjęć medycznych i pomagają w postawieniu diagnozy. Na przykład zatwierdzone przez FDA narzędzie diagnostyczne IDx-DR wykorzystuje uczenie maszynowe do badania obrazów siatkówki i wykrywania retinopatii cukrzycowej. Jest to warunek, który, jeśli zostanie zignorowany, może spowodować ślepotę.
Różnice między uczeniem maszynowym a wizją komputerową
Rodzaje wykorzystywanych danych
Rodzaje danych, które wykorzystuje wizja komputerowa i uczenie maszynowe, różnią się. Uczenie maszynowe może obsługiwać różne typy danych, w tym dane liczbowe, tekstowe i dźwiękowe.
Jednak wizja komputerowa koncentruje się tylko na dane wizualne jak zdjęcia i filmy.
Cele każdego pola
Uczenie maszynowe i wizja komputerowa mają różne cele. Głównym celem wizji komputerowej jest analiza i zrozumienie danych wizualnych. Obejmują one również rozpoznawanie obiektów, śledzenie ruchu i analizę obrazu.
Jednak algorytmy uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane do wszelkiego rodzaju działań.
Wizja komputerowa jako podzbiór uczenia maszynowego
Chociaż jest to odrębny obszar, wizja komputerowa jest również postrzegana jako część uczenia maszynowego.
Kilka metod i zasobów używanych w uczeniu maszynowym — takich jak głęboka nauka, sieci neuronowe i grupowanie — są również wykorzystywane do tworzenia wizji komputerowej.
Ekscytujące możliwości przed nami
Potencjał ich skrzyżowania staje się coraz bardziej fascynujący. Wraz z rozwojem nowych technologii możemy spodziewać się spektakularnych zastosowań.
Dziedziną, w której to skrzyżowanie jest szczególnie interesujące, jest robotyka. Wizja komputerowa i uczenie maszynowe odegrają ważną rolę w umożliwieniu robotom poruszania się w skomplikowanym otoczeniu.
Będą wchodzić w interakcje z przedmiotami i ludźmi, gdy staną się bardziej niezależne. Możemy spodziewać się robotów wydajniejszych w różnych obowiązkach.
Innym intrygującym potencjałem jest wirtualna rzeczywistość. Wizja komputerowa i uczenie maszynowe, z ich zdolnością do identyfikowania i analizowania danych wizualnych, mogą pozwolić ludziom na bardziej naturalne i intuicyjne angażowanie się w wirtualne otoczenie. Zobaczymy aplikacje, które pozwolą nam płynnie łączyć świat rzeczywisty z wirtualnym. Stworzy nowe możliwości dla rozrywki, edukacji i innych celów.
Przyszłość wizji komputerowej i uczenia maszynowego jest bardzo obiecująca. W nadchodzących latach zobaczymy jeszcze więcej niezwykłych zastosowań tych domen.
Dodaj komentarz