Imagine um mundo onde os computadores são mais precisos do que as pessoas na interpretação de dados visuais. Os campos de visão computacional e aprendizado de máquina tornaram essa ideia uma realidade.
A visão computacional e o aprendizado de máquina são dois componentes cruciais da IA. Às vezes, eles são confundidos entre si. Eles podem até ser usados de forma intercambiável.
No entanto, são áreas separadas com métodos distintos. Neste post, vamos discutir os contrastes entre visão computacional e aprendizado de máquina. Junte-se a nós enquanto exploramos esses intrigantes subcampos de IA.
Por que precisamos fazer essa distinção?
Tanto a visão computacional quanto o aprendizado de máquina são partes cruciais da inteligência artificial. No entanto, eles têm metodologias e objetivos diferentes. Conhecendo as diferenças entre eles, podemos usar melhor o potencial da IA.
E podemos escolher a tecnologia certa para nossos projetos.
Vamos examinar ambos um por um.
Compreendendo a Visão Computacional
A capacidade dos computadores de interpretar o mundo visual é conhecida como visão computacional. Inclui computadores de treinamento para compreender e analisar imagens e vídeos digitais.
Essa tecnologia funciona da mesma forma que os olhos e o cérebro dos humanos. Os computadores podem reconhecer objetos, rostos e padrões. Eles podem extrair dados de fotos. E avaliam os dados usando algoritmos e modelos.
Vários setores, incluindo saúde, transporte, entretenimento e segurança, podem se beneficiar da visão computacional. Por exemplo, a visão computacional é usada para guiar carros sem motorista e auxiliar médicos no diagnóstico de doenças.
As possibilidades com visão computacional são ilimitadas. E nós apenas começamos a explorar seu potencial.
Principais Tarefas da Visão Computacional
Reconhecimento de Imagem
Uma função crucial da visão computacional é o reconhecimento de imagens. Ele ensina sistemas de computador como reconhecer e categorizar imagens digitais. Isso implica que os computadores são capazes de reconhecer automaticamente os componentes de uma imagem.
Eles podem distinguir entre objetos, animais e humanos e rotulá-los adequadamente.
Várias indústrias empregam o reconhecimento de imagem. Por exemplo, o reconhecimento de imagem é usado em sistemas de segurança para identificar e rastrear intrusos. Além disso, é usado na radiografia para auxiliar os médicos no diagnóstico e tratamentos.
Detecção de Objetos
É a técnica de localizar e reconhecer itens em uma mídia visual parada ou em movimento. Os aplicativos para este trabalho incluem robôs, carros autônomos e vigilância. Por exemplo, o Nest Cam é um sistema de segurança doméstica que alerta os clientes quando detecta movimento ou som usando a detecção de objetos.
Segmentação
O processo de segmentar uma imagem é dividi-la em vários segmentos, cada um com suas propriedades únicas. Os aplicativos para este trabalho incluem análise de documentos, processamento de vídeo e imagens médicas.
Por exemplo, o conhecido programa de edição de imagens Adobe Photoshop emprega segmentação para isolar vários componentes dentro de uma imagem e aplicar vários efeitos a cada elemento.
Compreendendo o aprendizado de máquina
Um exemplo de inteligência artificial é o aprendizado de máquina. Está ensinando computadores a aprender com dados e fazer previsões com base nesses dados. Sem ser codificado explicitamente, ele emprega modelos estatísticos para ajudar os computadores a melhorar uma atividade específica.
Colocando de outra forma, aprendizado de máquina é o processo de treinamento computadores aprendam por conta própria, tendo os dados como guia.
Dados, algoritmos e feedback são os três principais componentes do aprendizado de máquina. O algoritmo de aprendizado de máquina deve primeiro ser treinado em um conjunto de dados para identificar padrões. Em segundo lugar, o algoritmo faz previsões com base em um novo conjunto de dados usando os padrões aprendidos.
Por fim, após receber feedback sobre suas previsões, o algoritmo faz ajustes. E aumenta sua eficiência.
Principais tipos de aprendizado de máquina
Aprendizagem Supervisionada
No aprendizado supervisionado, um conjunto de dados rotulado treina o algoritmo. Portanto, as entradas e as saídas correspondentes são emparelhadas. Depois de aprender a emparelhar entradas com saídas, o algoritmo pode prever resultados usando dados novos.
Aplicações como reconhecimento de imagem, reconhecimento de áudio e processamento de linguagem natural empregam aprendizado supervisionado. Assistente virtual da Apple Siri, por exemplo, emprega aprendizado supervisionado para interpretar e executar suas ordens.
Aprendizagem não supervisionada
O aprendizado não supervisionado é um subconjunto do aprendizado de máquina. Nesse caso, o algoritmo é ensinado em um conjunto de dados onde as entradas e saídas não são pareadas. Para gerar previsões, o algoritmo deve primeiro aprender a reconhecer padrões e correlações nos dados.
Aplicativos como compactação de dados, detecção de anomalias e clustering empregam aprendizado não supervisionado. Por exemplo, Amazon recomenda produtos aos consumidores com base em seu histórico de compras e hábitos de navegação usando aprendizado não supervisionado.
Aprendizagem de reforço
Envolve interagir com o ambiente e obter feedback na forma de recompensas e penalidades. O algoritmo ganha a capacidade de tomar decisões que aumentam as recompensas e diminuem as penalidades.
As aplicações para esse tipo de aprendizado de máquina incluem robôs, carros autônomos e jogos. Por exemplo, o Google DeepMind AlphaGo software emprega aprendizagem por reforço para jogar o jogo de Go.
Relação entre visão computacional e aprendizado de máquina
Como as tarefas de visão computacional podem usar algoritmos de aprendizado de máquina?
Várias tarefas de visão computacional, incluindo identificação de objetos e categorização de imagens, usam aprendizado de máquina. Uma forma comum de técnica de aprendizado de máquina que é empregada é redes neurais convolucionais (CNN).
Ele pode identificar padrões e características em imagens.
Por exemplo, a Imagens do Google faz uso de algoritmos de aprendizado de máquina. Ele reconhece e classifica automaticamente as fotografias com base nos itens e indivíduos presentes.
Aplicações de visão computacional e aprendizado de máquina no mundo real
Vários aplicativos do mundo real combinam visão computacional e aprendizado de máquina. Um grande exemplo são os carros autônomos. Eles identificam e monitoram as coisas na estrada com visão computacional.
E eles usam algoritmos de aprendizado de máquina para fazer julgamentos com base nessas informações. Waymo é uma empresa de carros autônomos de propriedade da Alphabet. Para reconhecimento e mapeamento de objetos, combina visão computacional e aprendizado de máquina.
A visão computacional e o aprendizado de máquina também são usados juntos na indústria médica. Eles ajudam os profissionais a examinar quadros médicos e auxiliam no diagnóstico. Por exemplo, a ferramenta de diagnóstico aprovada pela FDA IDx-DR usa aprendizado de máquina para examinar imagens da retina e encontrar retinopatia diabética. É uma condição que, se ignorada, pode resultar em cegueira.
Diferenças entre aprendizado de máquina e visão computacional
Tipos de dados empregados
Os tipos de dados que a visão computacional e o aprendizado de máquina empregam diferem. O aprendizado de máquina pode lidar com uma variedade de tipos de dados, incluindo dados numéricos, de texto e de áudio.
No entanto, a visão computacional concentra-se apenas em dados visuais como fotos e vídeos.
Gols de Cada Campo
O aprendizado de máquina e a visão computacional têm vários objetivos. Os principais objetivos da visão computacional são analisar e compreender a entrada visual. Isso também inclui reconhecimento de objetos, rastreamento de movimento e análise de imagens.
No entanto, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para todos os tipos de atividades.
Visão Computacional como um Subconjunto de Machine Learning
Embora seja uma área separada, a visão computacional também é vista como parte do aprendizado de máquina.
Vários dos métodos e recursos usados no aprendizado de máquina, como deep learning, redes neurais e agrupamento - também são usados para criar visão computacional.
Possibilidades empolgantes à frente
O potencial de sua interseção está se tornando cada vez mais fascinante. Com o avanço das novas tecnologias, podemos esperar aplicações espetaculares.
Um campo em que essa interseção é especialmente interessante é a robótica. A visão computacional e o aprendizado de máquina desempenharão um papel importante ao permitir que os robôs naveguem em ambientes complicados.
Eles vão interagir com objetos e humanos à medida que se tornam mais independentes. Podemos esperar ver robôs mais eficientes em várias tarefas.
Outro potencial intrigante é a realidade virtual. A visão computacional e o aprendizado de máquina, com sua capacidade de identificar e analisar a entrada visual, podem permitir que os humanos se envolvam com ambientes virtuais de maneira mais natural e intuitiva. Veremos aplicativos que nos permitem combinar suavemente os mundos real e virtual. Ele trará novas possibilidades de entretenimento, educação e outros propósitos.
O futuro da visão computacional e do aprendizado de máquina é muito promissor. Veremos usos ainda mais notáveis desses domínios nos próximos anos.
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