Представьте себе мир, в котором компьютеры точнее людей интерпретируют визуальные данные. Области компьютерного зрения и машинного обучения сделали эту идею реальностью.
Компьютерное зрение и машинное обучение — два важнейших компонента ИИ. Иногда их путают друг с другом. Их даже можно использовать взаимозаменяемо.
Однако это отдельные области с разными методами. В этом посте мы обсудим контрасты между компьютерным зрением и обучение с помощью машины. Присоединяйтесь к нам, пока мы исследуем эти интригующие области ИИ.
Почему нам нужно проводить это различие?
И компьютерное зрение, и машинное обучение являются важными частями искусственного интеллекта. Тем не менее, у них разные методологии и цели. Зная различия между ними, мы можем лучше использовать потенциал ИИ.
И мы можем выбрать правильную технологию для наших проектов.
Давайте рассмотрим их обоих один за другим.
Понимание компьютерного зрения
Способность компьютеров интерпретировать визуальный мир известна как компьютерное зрение. Он включает в себя обучающие компьютеры для понимания и анализа цифровых изображений и видео.
Эта технология работает так же, как глаза и мозг у людей. Компьютеры могут распознавать объекты, лица и узоры. Они могут извлекать данные из фотографий. И они оценивают данные, используя алгоритмы и модели.
Несколько отраслей, включая здравоохранение, транспорт, развлечения и безопасность, могут извлечь выгоду из компьютерного зрения. Например, компьютерное зрение используется для управления беспилотными автомобилями и помощи врачам в диагностике заболеваний.
Возможности компьютерного зрения безграничны. И мы только начали исследовать их потенциал.
Основные задачи компьютерного зрения
Распознавание изображений
Важнейшей функцией компьютерного зрения является распознавание изображений. Он учит компьютерные системы распознавать и классифицировать цифровые изображения. Это означает, что компьютеры способны автоматически распознавать компоненты изображения.
Они могут различать объекты, животных и людей и обозначать их соответствующим образом.
Несколько отраслей используют распознавание изображений. Например, распознавание изображений используется в системах безопасности для идентификации и отслеживания злоумышленников. Кроме того, он используется в рентгенографии, чтобы помочь врачам в диагностике и лечении.
Обнаружение объекта
Это метод обнаружения и распознавания предметов в неподвижных или движущихся визуальных средах. Приложения для этой работы включают роботов, автономные автомобили и наблюдение. Например, Гнездо Cam это домашняя система безопасности, которая предупреждает клиентов, когда обнаруживает движение или звук, используя обнаружение объектов.
Сегментация
Процесс сегментации изображения разбивает его на множество сегментов, каждый из которых имеет свои уникальные свойства. Приложения для этой работы включают анализ документов, обработку видео и медицинскую визуализацию.
Например, известная программа для редактирования изображений. Adobe Photoshop использует сегментацию для выделения различных компонентов изображения и применения различных эффектов к каждому элементу.
Понимание машинного обучения
Один из примеров искусственный интеллект это машинное обучение. Он учит компьютеры учиться на данных и формировать прогнозы на основе этих данных. Не будучи явно закодированным, он использует статистические модели, чтобы помочь компьютерам лучше выполнять конкретную деятельность.
Другими словами, машинное обучение это процесс обучения компьютеры, чтобы учиться самостоятельно, используя данные в качестве руководства.
Данные, алгоритмы и обратная связь — три основных компонента машинного обучения. алгоритм машинного обучения должны сначала пройти обучение на наборе данных для выявления закономерностей. Во-вторых, алгоритм делает прогнозы на основе нового набора данных, используя изученные закономерности.
В конечном итоге, получив отзывы о своих прогнозах, алгоритм вносит коррективы. И это повышает его эффективность.
Основные типы машинного обучения
Контролируемое обучение
При обучении с учителем помеченный набор данных обучает алгоритм. Таким образом, входы и соответствующие выходы являются парными. Научившись сочетать входные данные с выходными, алгоритм может прогнозировать результаты, используя свежие данные.
Такие приложения, как распознавание изображений, распознавание звука и обработка естественного языка, используют контролируемое обучение. виртуальный помощник Apple Siri, например, использует контролируемое обучение для интерпретации и выполнения ваших приказов.
Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение является подмножеством машинного обучения. В этом случае алгоритм обучается на наборе данных, где входы и выходы не парные. Чтобы генерировать прогнозы, алгоритм должен сначала научиться распознавать закономерности и корреляции в данных.
Такие приложения, как сжатие данных, обнаружение аномалий и кластеризация, используют неконтролируемое обучение. Например, Amazon рекомендует товары потребителям на основе их истории покупок и привычек просмотра, используя неконтролируемое обучение.
Укрепление обучения
Он включает в себя взаимодействие с окружающей средой и получение обратной связи в виде вознаграждений и штрафов. Алгоритм получает возможность принимать решения, которые увеличивают вознаграждение и уменьшают наказание.
Приложения для такого рода машинного обучения включают роботов, беспилотные автомобили и игры. Например, Google DeepMind AlphaGo программное обеспечение использует обучение с подкреплением, чтобы играть в игру го.
Связь между компьютерным зрением и машинным обучением
Как задачи компьютерного зрения могут использовать алгоритмы машинного обучения?
Некоторые задачи компьютерного зрения, включая идентификацию объектов и категоризацию изображений, используют машинное обучение. Распространенной формой метода машинного обучения, который используется, является сверточные нейронные сети (CNN).
Он может идентифицировать закономерности и характеристики на картинках.
Например, Google картинки использует алгоритмы машинного обучения. Он автоматически распознает и классифицирует фотографии на основе присутствующих предметов и людей.
Применение компьютерного зрения и машинного обучения в реальном мире
Несколько реальных приложений сочетают компьютерное зрение и машинное обучение. Отличным примером являются беспилотные автомобили. Они идентифицируют и контролируют вещи на дороге с помощью компьютерного зрения.
И они используют алгоритмы машинного обучения для вынесения суждений на основе этой информации. Waymo — компания по производству беспилотных автомобилей, принадлежащая Alphabet. Для распознавания объектов и картирования он сочетает в себе как компьютерное зрение, так и машинное обучение.
Компьютерное зрение и машинное обучение также используются вместе в медицинской промышленности. Они помогают специалистам рассматривать медицинские снимки и помогают в постановке диагноза. Например, одобренный FDA диагностический инструмент IDx-DR использует машинное обучение для изучения изображений сетчатки и выявления диабетической ретинопатии. Это состояние, которое, если его игнорировать, может привести к слепоте.
Различия между машинным обучением и компьютерным зрением
Типы используемых данных
Типы данных, которые используют компьютерное зрение и машинное обучение, различаются. Машинное обучение может обрабатывать различные типы данных, включая числовые, текстовые и аудиоданные.
Однако компьютерное зрение концентрируется только на визуальные данные как фото и видео.
Цели каждого поля
Машинное обучение и компьютерное зрение преследуют различные цели. Основными целями компьютерного зрения являются анализ и понимание визуального ввода. К ним также относятся распознавание объектов, отслеживание движения и анализ изображений.
Однако алгоритмы машинного обучения можно использовать для всех видов деятельности.
Компьютерное зрение как часть машинного обучения
Хотя это отдельная область, компьютерное зрение также рассматривается как часть машинного обучения.
Несколько методов и ресурсов, используемых в машинном обучении, например глубокое обучение, нейронные сети и кластеризация — также используются для создания компьютерного зрения.
Захватывающие возможности впереди
Потенциал их пересечения становится все более захватывающим. С развитием новых технологий мы можем ожидать впечатляющих приложений.
Одной из областей, где это пересечение особенно интересно, является робототехника. Компьютерное зрение и машинное обучение будут играть важную роль, позволяя роботам ориентироваться в сложном окружении.
Они будут взаимодействовать с объектами и людьми по мере того, как станут более независимыми. Мы можем ожидать, что роботы будут более эффективны в выполнении различных работ.
Еще один интригующий потенциал — виртуальная реальность. Компьютерное зрение и машинное обучение с их способностью идентифицировать и анализировать визуальный ввод могут позволить людям более естественно и интуитивно взаимодействовать с виртуальным окружением. Мы увидим приложения, позволяющие плавно совмещать реальный и виртуальный миры. Это откроет новые возможности для развлечений, образования и других целей.
Будущее компьютерного зрения и машинного обучения сулит большие надежды. В ближайшие годы мы увидим еще более замечательные способы использования этих доменов.
Оставьте комментарий