Imaginați-vă o lume în care computerele sunt mai precise decât oamenii în interpretarea datelor vizuale. Domeniile viziunii computerizate și învățării automate au făcut ca această idee să devină realitate.
Viziunea computerizată și învățarea automată sunt două componente esențiale ale AI. Uneori sunt confundați unul cu celălalt. Ele pot fi chiar folosite interschimbabil.
Cu toate acestea, sunt zone separate cu metode distincte. În această postare, vom discuta despre contrastele dintre viziunea computerizată și masina de învățare. Alăturați-vă nouă în timp ce explorăm aceste subdomenii AI interesante.
De ce trebuie să facem această distincție?
Atât viziunea computerizată, cât și învățarea automată sunt părți cruciale ale inteligenței artificiale. Cu toate acestea, au metodologii și obiective diferite. Cunoscând diferențele dintre ele, putem folosi mai bine potențialul AI.
Și, putem alege tehnologia potrivită pentru proiectele noastre.
Să le trecem pe amândouă unul câte unul.
Înțelegerea vederii computerizate
Capacitatea computerelor de a interpreta lumea vizuală este cunoscută sub numele de viziune computerizată. Include computere de instruire pentru a înțelege și analiza imagini și videoclipuri digitale.
Această tehnologie funcționează ca și cum funcționează ochii și creierul la oameni. Calculatoarele pot recunoaște obiecte, fețe și modele. Ei pot extrage date din fotografii. Și evaluează datele folosind algoritmi și modele.
Mai multe industrii, inclusiv asistența medicală, transportul, divertismentul și securitatea, pot beneficia de viziunea computerizată. De exemplu, viziunea computerizată este folosită pentru a ghida mașinile fără șofer și pentru a ajuta medicii în diagnosticarea bolilor.
Posibilitățile cu viziunea computerizată sunt nelimitate. Și abia am început să le explorăm potențialul.
Sarcinile principale ale Computer Vision
Recunoașterea imaginii
O funcție crucială a vederii computerizate este recunoașterea imaginii. Învață sistemele informatice cum să recunoască și să clasifice imaginile digitale. Aceasta înseamnă că computerele sunt capabile să recunoască automat componentele unei imagini.
Ei pot distinge între obiecte, animale și oameni și le pot eticheta în mod corespunzător.
Mai multe industrii folosesc recunoașterea imaginii. De exemplu, recunoașterea imaginilor este utilizată în sistemele de securitate pentru a identifica și urmări intrușii. De asemenea, este folosit în radiografie pentru a ajuta medicii în diagnostic și tratamente.
Detectarea obiectelor
Este tehnica de localizare și recunoaștere a elementelor într-un mediu vizual fix sau în mișcare. Aplicațiile pentru acest job includ roboți, mașini autonome și supraveghere. De exemplu, cel Nest Cam este un sistem de securitate la domiciliu care alertează clienții atunci când detectează mișcare sau sunet folosind detectarea obiectelor.
Segmentarea
Procesul de segmentare a unei imagini este împărțirea acesteia în mai multe segmente, fiecare cu proprietățile sale unice. Aplicațiile pentru acest loc de muncă includ analiza documentelor, procesarea video și imagistica medicală.
De exemplu, binecunoscutul program de editare a imaginilor Adobe Photoshop folosește segmentarea pentru a izola diverse componente dintr-o imagine și pentru a aplica diferite efecte fiecărui element.
Înțelegerea învățării prin mașini
Un exemplu de inteligență artificială este învățarea automată. Învață computerele să învețe din date și să formeze predicții bazate pe acele date. Fără a fi codificat în mod explicit, folosește modele statistice pentru a ajuta computerele să se îmbunătățească la o anumită activitate.
Altfel spus, învățarea automată este procesul de instruire computerele să învețe pe cont propriu, luând datele ca ghid.
Datele, algoritmii și feedback-ul sunt cele trei componente principale ale învățării automate. The algoritmul de învățare automată trebuie mai întâi instruit pe un set de date pentru a identifica modele. În al doilea rând, algoritmul face predicții pe baza unui nou set de date folosind modelele învățate.
În cele din urmă, după ce a primit feedback cu privire la predicțiile sale, algoritmul face ajustări. Și, își sporește eficiența.
Principalele tipuri de învățare automată
Învățare supravegheată
În învățarea supravegheată, un set de date etichetat antrenează algoritmul. Deci, intrările și ieșirile potrivite sunt împerecheate. După ce a învățat să împerecheze intrările cu ieșirile, algoritmul poate prezice rezultate folosind date noi.
Aplicații precum recunoașterea imaginilor, recunoașterea audio și procesarea limbajului natural utilizează învățarea supravegheată. Asistentul virtual al Apple Siri, de exemplu, folosește învățarea supravegheată pentru a interpreta și executa comenzile dvs.
Învățare fără supraveghere
Învățarea nesupravegheată este un subset al învățării automate. În acest caz, algoritmul este predat pe un set de date în care intrările și ieșirile nu sunt împerecheate. Pentru a genera predicții, algoritmul trebuie să învețe mai întâi să recunoască modelele și corelațiile din date.
Aplicații precum compresia datelor, detectarea anomaliilor și gruparea utilizează învățarea nesupravegheată. De exemplu, Amazon recomandă consumatorilor bunuri pe baza istoricului lor de achiziții și a obiceiurilor de navigare folosind învățarea nesupravegheată.
Consolidarea învățării
Aceasta implică interacțiunea cu mediul și obținerea de feedback sub formă de recompense și penalități. Algoritmul câștigă capacitatea de a lua decizii care măresc recompensele și scad penalitățile.
Aplicațiile pentru acest tip de învățare automată includ roboți, mașini cu conducere autonomă și jocuri. De exemplu, Google DeepMind AlphaGo software-ul folosește învățare prin întărire pentru a juca jocul Go.
Relația dintre viziunea computerizată și învățarea automată
Cum pot utiliza sarcinile de computer Vision algoritmii de învățare automată?
Mai multe sarcini de viziune computerizată, inclusiv identificarea obiectelor și categorizarea imaginilor, folosesc învățarea automată. O formă comună de tehnică de învățare automată care este folosită este rețele neuronale convoluționale (CNN-uri).
Poate identifica modele și caracteristici în imagini.
De exemplu, Google Pictures folosește algoritmi de învățare automată. Recunoaște și clasifică automat fotografiile în funcție de elementele și persoanele prezente.
Aplicații ale viziunii computerizate și ale învățării automate în lumea reală
Mai multe aplicații din lumea reală combină viziunea computerizată și învățarea automată. Un exemplu grozav sunt mașinile autonome. Ei identifică și monitorizează lucrurile de pe drum cu viziune computerizată.
Și, folosesc algoritmi de învățare automată pentru a face judecăți pe baza acestor informații. Waymo este o firmă de mașini autonome deținută de Alphabet. Pentru recunoașterea și maparea obiectelor, acesta combină atât viziunea computerizată, cât și învățarea automată.
Viziunea computerizată și învățarea automată sunt folosite împreună și în industria medicală. Ei ajută profesioniștii să examineze imaginile medicale și să ajute la diagnostic. De exemplu, instrumentul de diagnosticare aprobat de FDA IDx-DR folosește învățarea automată pentru a examina imaginile retiniene și a găsi retinopatia diabetică. Este o condiție care, dacă este ignorată, poate duce la orbire.
Diferențele dintre învățarea automată și viziunea pe computer
Tipuri de date folosite
Tipurile de date pe care le folosesc viziunea computerizată și învățarea automată diferă. Învățarea automată poate gestiona o varietate de tipuri de date, inclusiv date numerice, text și audio.
Cu toate acestea, vederea computerizată se concentrează numai pe date vizuale like fotografii și videoclipuri.
Obiectivele fiecărui domeniu
Învățarea automată și viziunea computerizată au diverse obiective. Obiectivele principale ale vederii computerizate sunt analizarea și înțelegerea intrărilor vizuale. Acestea includ, de asemenea, recunoașterea obiectelor, urmărirea mișcării și analiza imaginii.
Cu toate acestea, algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru tot felul de activități.
Viziunea computerizată ca un subset al învățării automate
Deși este o zonă separată, viziunea computerizată este, de asemenea, văzută ca o parte a învățării automate.
Mai multe dintre metodele și resursele utilizate în învățarea automată, cum ar fi învățare profundă, rețelele neuronale și gruparea — sunt, de asemenea, folosite pentru a crea viziune computerizată.
Posibilitati interesante in fata
Potențialul pentru intersecția lor devine din ce în ce mai fascinant. Odată cu progresul noilor tehnologii, ne putem aștepta să vedem aplicații spectaculoase.
Un domeniu în care această intersecție este deosebit de interesantă este robotica. Viziunea computerizată și învățarea automată vor juca un rol important în a permite roboților să navigheze în împrejurimile complicate.
Ei vor interacționa cu obiectele și oamenii pe măsură ce devin mai independenți. Ne putem aștepta să vedem roboți care sunt mai eficienți în diverse treburi.
Un alt potențial intrigant este realitatea virtuală. Viziunea computerizată și învățarea automată, cu capacitatea lor de a identifica și analiza intrările vizuale, pot permite oamenilor să se implice cu mediul virtual mai natural și mai intuitiv. Vom vedea aplicații care ne permit să combinăm fără probleme lumea reală și cea virtuală. Va aduce noi posibilități de divertisment, educație și alte scopuri.
Viitorul viziunii computerizate și al învățării automate este foarte promițător. Vom vedea utilizări și mai remarcabile ale acestor domenii în următorii ani.
Lasă un comentariu