تصور ڪريو ھڪڙي دنيا جتي ڪمپيوٽرن کان وڌيڪ صحيح آھن بصري ڊيٽا جي تشريح ڪرڻ ۾. ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ جي شعبن هن خيال کي حقيقت بڻائي ڇڏيو آهي.
ڪمپيوٽر وژن ۽ مشين لرننگ، AI جا ٻه اهم حصا آهن. اهي ڪڏهن ڪڏهن هڪ ٻئي سان پريشان آهن. اهي شايد هڪ ٻئي سان استعمال ڪري سگهجن ٿيون.
تنهن هوندي به، اهي الڳ الڳ علائقا آهن مختلف طريقن سان. هن پوسٽ ۾، اسان ڪمپيوٽر جي وژن ۽ وچ ۾ تضاد تي بحث ڪنداسين مشين جي سکيا. اسان سان شامل ٿيو جيئن اسين ڳوليون ٿا اهي دلچسپ AI ذيلي فيلڊز.
اسان کي اهو فرق ڪرڻ جي ضرورت ڇو آهي؟
ٻئي ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ مصنوعي ذهانت جا اهم حصا آهن. اڃان تائين، انهن جا مختلف طريقا ۽ مقصد آهن. انهن جي وچ ۾ اختلافن کي ڄاڻڻ سان اسان بهتر طور تي AI جي صلاحيت کي استعمال ڪري سگهون ٿا.
۽، اسان اسان جي منصوبن لاء صحيح ٽيڪنالاجي چونڊي سگھون ٿا.
اچو ته انهن ٻنهي جي مٿان هڪ هڪ ڪري هلون.
ڪمپيوٽر جي ويزن کي سمجھڻ
بصري دنيا جي تشريح ڪرڻ لاءِ ڪمپيوٽرن جي صلاحيت کي ڪمپيوٽر وژن چيو ويندو آهي. ان ۾ شامل آهي ٽريننگ ڪمپيوٽرن کي سمجھڻ ۽ تجزيو ڪرڻ لاءِ ڊجيٽل تصويرون ۽ وڊيوز.
هي ٽيڪنالاجي ڪم ڪري ٿي ته ڪيئن اکيون ۽ دماغ انسانن ۾ ڪم ڪن ٿا. ڪمپيوٽر شيون، منهن ۽ نمونن کي سڃاڻي سگھن ٿا. اهي فوٽوز مان ڊيٽا ڪڍي سگھن ٿا. ۽، اهي الگورتھم ۽ ماڊل استعمال ڪندي ڊيٽا جو جائزو وٺندا آهن.
ڪيتريون ئي صنعتون، بشمول صحت جي سار سنڀار، نقل و حمل، تفريح، ۽ سيڪيورٽي، ڪمپيوٽر جي وژن مان فائدو حاصل ڪري سگهن ٿيون. مثال طور، ڪمپيوٽر ويزن کي استعمال ڪيو ويندو آهي ڊرائيورن جي رهنمائي ڪرڻ ۽ بيمارين جي تشخيص ۾ ڊاڪٽرن جي مدد ڪرڻ لاءِ.
ڪمپيوٽر جي وژن سان گڏ امڪان لامحدود آهن. ۽، اسان صرف انهن جي صلاحيت کي ڳولڻ شروع ڪيو آهي.
ڪمپيوٽر ويزن جا مکيه ڪم
تصوير جي سڃاڻپ
ڪمپيوٽر وژن جو هڪ اهم ڪم تصوير جي سڃاڻپ آهي. اهو ڪمپيوٽر سسٽم کي سيکاريندو آهي ته ڊجيٽل تصويرن کي ڪيئن سڃاڻڻ ۽ درجه بندي ڪجي. ان جو مطلب اهو آهي ته ڪمپيوٽر پاڻمرادو تصوير جي اجزاء کي سڃاڻڻ جي قابل آهن.
اهي شيون، جانورن ۽ انسانن جي وچ ۾ فرق ڪري سگهن ٿا، ۽ انهن کي مناسب طور تي ليبل ڪري سگهن ٿا.
ڪيتريون ئي صنعتون تصوير جي سڃاڻپ کي ملازمت ڏين ٿيون. مثال طور، تصوير جي سڃاڻپ سيڪيورٽي سسٽم ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي مداخلت ڪندڙن کي سڃاڻڻ ۽ ٽريڪ ڪرڻ لاء. انهي سان گڏ، اهو ريڊيوگرافي ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي ڊاڪٽرن جي تشخيص ۽ علاج ۾ مدد ڪرڻ لاء.
شيون ڳولڻ
اهو هڪ ٽيڪنڪ آهي ڳولهڻ ۽ سڃاڻڻ جي شين کي اڃا تائين يا حرڪت واري بصري ميڊيا ۾. هن نوڪري لاءِ درخواستون شامل آهن روبوٽ، خودمختيار ڪارون، ۽ نگراني. مثال طور، جي ناھي ڪار هڪ گهر سيڪيورٽي سسٽم آهي جيڪو گراهڪن کي خبردار ڪري ٿو جڏهن اهو اعتراض جي سڃاڻپ استعمال ڪندي حرڪت يا آواز کي ڳولي ٿو.
ٽڪڙو
تصوير کي ورهائڻ جو عمل ان کي ڪيترن ئي حصن ۾ ورهائي رهيو آهي، هر هڪ پنهنجي منفرد ملڪيت سان. هن نوڪري لاءِ درخواستون شامل آهن دستاويزن جو تجزيو، وڊيو پروسيسنگ، ۽ ميڊيڪل اميجنگ.
مثال طور، مشهور تصويري ايڊيٽنگ پروگرام ايڊوب فوٽوشاپ ھڪڙي تصوير جي اندر مختلف اجزاء کي الڳ ڪرڻ ۽ ھر عنصر تي مختلف اثرات لاڳو ڪرڻ لاء ڀاڱيداري کي ملازمت ڏيندو آھي.
مشين لرننگ کي سمجھڻ
ھڪڙو مثال جو مصنوعي انٽيلي جنس مشين سکيا آهي. اهو ڪمپيوٽرن کي سيکاري رهيو آهي ڊيٽا مان سکڻ ۽ انهي ڊيٽا جي بنياد تي اڳڪٿيون ٺاهيون. واضح طور تي ڪوڊ ڪرڻ جي بغير، اهو شمارياتي ماڊل استعمال ڪري ٿو ڪمپيوٽرن کي ڪنهن خاص سرگرمي ۾ بهتر ٿيڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ.
ان کي ٻئي طريقي سان رکڻ لاء، مشين سکيا تربيت جو عمل آهي ڪمپيوٽرن کي پنهنجو پاڻ سکڻ لاءِ جڏهن ڊيٽا کي انهن جي گائيڊ طور وٺڻ.
ڊيٽا، الگورتھم، ۽ موٽڻ مشين سکيا جا ٽي مکيه حصا آھن. جي مشين سکيا الگورتھم نمونن کي سڃاڻڻ لاءِ پهريون ڀيرو ڊيٽا سيٽ تي تربيت ڏني وڃي. ٻيو، الورورٿم اڳڪٿي ڪري ٿو نئين ڊيٽا سيٽ جي بنياد تي سيکاريل نمونن کي استعمال ڪندي.
آخرڪار، ان جي اڳڪٿين تي موٽ حاصل ڪرڻ کان پوء، الورورٿم ترتيب ڏئي ٿو. ۽، اهو ان جي ڪارڪردگي کي وڌائي ٿو.
مشين لرننگ جا مکيه قسم
نگران سکيا
نگراني ٿيل سکيا ۾، هڪ ليبل ٿيل ڊيٽا سيٽ الگورتھم کي تربيت ڏئي ٿو. تنهن ڪري، ان پٽ ۽ ملندڙ آئوٽ پُٽ جوڙيا ويا آهن. انپٽس کي آئوٽ پُٽ سان گڏ ڪرڻ سکڻ کان پوءِ، الگورٿم تازو ڊيٽا استعمال ڪندي نتيجن جي اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو.
ايپليڪيشنون جهڙوڪ تصوير جي سڃاڻپ، آڊيو جي سڃاڻپ، ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ نگراني ٿيل سکيا کي ملازمت ڏين ٿيون. ايپل جو مجازي اسسٽنٽ سري، مثال طور، توهان جي حڪمن جي تعبير ۽ عمل ڪرڻ لاءِ نگراني ڪيل سکيا کي ملازمت ڏئي ٿو.
غير محفوظ ٿيل سکيا
غير نگراني ٿيل سکيا مشين جي سکيا جو هڪ ذيلي سيٽ آهي. انهي صورت ۾، الورورٿم هڪ ڊيٽ سيٽ تي سيکاريو ويندو آهي جتي ان پٽ ۽ آئوٽ جو جوڙو نه هوندو آهي. اڳڪٿيون پيدا ڪرڻ لاءِ، الورورٿم کي پهريان سکڻ گهرجي ته ڊيٽا ۾ نمونن ۽ لاڳاپن کي سڃاڻڻ.
ايپليڪيشنون جهڙوڪ ڊيٽا ڪمپريشن، انوملي جي سڃاڻپ، ۽ ڪلسترنگ غير نگراني ٿيل سکيا کي ملازمت ڏين ٿا. مثال طور، Amazon صارفين کي سامان جي سفارش ڪري ٿو انهن جي خريداري جي تاريخ ۽ برائوزنگ عادتن جي بنياد تي غير نگراني ٿيل سکيا استعمال ڪندي.
تقسيم جي سکيا
اهو ماحول سان لهه وچڙ ۾ شامل آهي ۽ انعام ۽ ڏنڊن جي صورت ۾ موٽ حاصل ڪري ٿو. الورورٿم فيصلا ڪرڻ جي صلاحيت حاصل ڪري ٿو جيڪي انعام وڌائين ٿا ۽ ڏنڊن کي گھٽائي ٿو.
هن قسم جي مشين لرننگ لاءِ ايپليڪيشنن ۾ روبوٽ، خود ڊرائيونگ ڪارون، ۽ گيمنگ شامل آهن. مثال طور، Google DeepMind's الفا گو سافٽ ويئر گو جي راند کيڏڻ لاءِ مضبوطي واري سکيا کي ملازمت ڏئي ٿو.
ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ جي وچ ۾ تعلق
ڪيئن ڪمپيوٽر ويزن ٽاسڪ مشين لرننگ الگورتھم استعمال ڪري سگھن ٿا؟
ڪمپيوٽر جي ويزن جا ڪيترائي ڪم، بشمول اعتراض جي سڃاڻپ ۽ تصويرن جي درجه بندي، مشين لرننگ استعمال ڪريو. مشين لرننگ ٽيڪنڪ جو هڪ عام روپ جيڪو استعمال ڪيو ويندو آهي convolutional neural نيٽ ورڪ (سي اين اينز).
اهو تصويرن ۾ نمونن ۽ خاصيتن جي سڃاڻپ ڪري سگهي ٿو.
مثال طور، گوگل تصويرون مشين لرننگ الگورتھم استعمال ڪري ٿو. اهو خودڪار طور تي تصويرن کي سڃاڻي ٿو ۽ درجه بندي ڪري ٿو تصويرن جي بنياد تي موجود شيون ۽ فرد.
حقيقي دنيا ۾ ڪمپيوٽر وژن ۽ مشين لرننگ جون ايپليڪيشنون
ڪيتريون ئي حقيقي دنيا جون ايپليڪيشنون ڪمپيوٽر جي ويزن ۽ مشين لرننگ کي گڏ ڪن ٿيون. هڪ عظيم مثال خود ڊرائيونگ ڪارون آهي. اهي ڪمپيوٽر جي نظر سان روڊ تي شين جي سڃاڻپ ۽ نگراني ڪن ٿا.
۽، اهي استعمال ڪن ٿا مشين لرننگ الگورتھم انهي معلومات جي بنياد تي فيصلا ڪرڻ لاءِ. واڪو الفابيٽ جي ملڪيت هڪ خود ڊرائيونگ ڪار فرم آهي. اعتراض جي سڃاڻپ ۽ نقشي سازي لاء، اهو ڪمپيوٽر جي ويزن ۽ مشين لرننگ ٻنهي کي گڏ ڪري ٿو.
ڪمپيوٽر وژن ۽ مشين لرننگ کي گڏو گڏ طبي صنعت ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي. اهي پروفيسر کي طبي تصويرن جي جانچ ڪرڻ ۽ تشخيص ۾ مدد ڏيڻ ۾ مدد ڪن ٿيون. مثال طور، FDA-منظور ٿيل تشخيصي اوزار IDx-DR ريٽينل تصويرن کي جانچڻ ۽ ذیابيطس ريٽينوپيپي ڳولڻ لاءِ مشين لرننگ استعمال ڪري ٿو. اها هڪ حالت آهي، جيڪڏهن نظر انداز ڪيو وڃي، انڌا ٿي سگهي ٿو.
مشين لرننگ ۽ ڪمپيوٽر ويزن جي وچ ۾ فرق
ملازمت ٿيل ڊيٽا جا قسم
ڊيٽا جا قسم جيڪي ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ ملازمت ۾ مختلف آهن. مشين سکيا مختلف قسم جي ڊيٽا کي سنڀالي سگھي ٿو، بشمول عددي، متن، ۽ آڊيو ڊيٽا.
بهرحال، ڪمپيوٽر جي نظر صرف تي ڌيان ڏئي ٿو بصري ڊيٽا تصويرون ۽ وڊيوز وانگر.
هر فيلڊ جا مقصد
مشين لرننگ ۽ ڪمپيوٽر ويزن جا مختلف مقصد آهن. ڪمپيوٽر جي وژن جو بنيادي مقصد بصري ان پٽ جو تجزيو ۽ سمجھڻ آهي. انهن ۾ اعتراض جي سڃاڻپ، موشن ٽريڪنگ، ۽ تصويري تجزيو پڻ شامل آهي.
بهرحال، مشين سکيا الگورتھم سڀني قسمن جي سرگرمين لاء استعمال ڪري سگھجن ٿيون.
ڪمپيوٽر ويزن مشين لرننگ جي ذيلي سيٽ جي طور تي
جڏهن ته اهو هڪ الڳ علائقو آهي، ڪمپيوٽر جي وژن کي پڻ مشين سکيا جي هڪ حصي طور ڏٺو ويندو آهي.
مشين سکيا ۾ استعمال ٿيندڙ ڪيترائي طريقا ۽ وسيلا- جھڙوڪ تمام گهڻي سکيا, neural networks , and clustering - پڻ استعمال ڪيا ويندا آهن ڪمپيوٽر جي وژن ٺاهڻ لاءِ.
اڳيان دلچسپ امڪان
انهن جي چونڪ جي صلاحيت وڌيڪ دلچسپ ٿي رهي آهي. نئين ٽيڪنالاجي جي ترقي سان، اسان شاندار ايپليڪيشنن کي ڏسڻ جي اميد ڪري سگهون ٿا.
هڪ فيلڊ جتي هي چونڪ خاص طور تي دلچسپ آهي روبوٽڪس. ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ روبوٽس کي پيچيده ماحول کي نيويگيٽ ڪرڻ جي اجازت ڏيڻ ۾ اهم ڪردار ادا ڪندي.
اهي شيون ۽ انسانن سان لهه وچڙ ڪندا جيئن اهي وڌيڪ آزاد ٿين. اسان روبوٽ ڏسڻ جي اميد ڪري سگهون ٿا جيڪي مختلف ڪمن ۾ وڌيڪ موثر آهن.
ٻي دلچسپ صلاحيت مجازي حقيقت آهي. ڪمپيوٽر ويزن ۽ مشين لرننگ، بصري ان پٽ جي سڃاڻپ ۽ تجزيو ڪرڻ جي صلاحيت سان، انسانن کي مجازي ماحول سان وڌيڪ قدرتي ۽ شعوري طور تي مشغول ڪرڻ جي اجازت ڏئي سگهي ٿي. اسان ڏسنداسين ايپليڪيشنون جيڪي اسان کي آساني سان گڏ ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿيون حقيقي ۽ مجازي دنيا. اهو تفريح، تعليم ۽ ٻين مقصدن لاءِ نوان موقعا پيدا ڪندو.
ڪمپيوٽر وژن ۽ مشين لرننگ جو مستقبل تمام گهڻو واعدو رکي ٿو. اسان ايندڙ سالن ۾ انهن ڊومينز جا اڃا به وڌيڪ قابل ذڪر استعمال ڏسندا.
جواب ڇڏي وڃو