Predstavte si svet, kde sú počítače pri interpretácii vizuálnych údajov presnejšie ako ľudia. Vďaka oblasti počítačového videnia a strojového učenia sa táto myšlienka stala realitou.
Počítačové videnie a strojové učenie sú dve kľúčové zložky AI. Niekedy sú medzi sebou zmätení. Môžu sa dokonca používať zameniteľne.
Sú to však oddelené oblasti s odlišnými metódami. V tomto príspevku budeme diskutovať o kontrastoch medzi počítačovým videním a strojové učenie. Pridajte sa k nám a preskúmajte tieto zaujímavé podpolia AI.
Prečo musíme rozlišovať?
Počítačové videnie aj strojové učenie sú kľúčovými súčasťami umelej inteligencie. Majú však rozdielne metódy a ciele. Poznaním rozdielov medzi nimi môžeme lepšie využiť potenciál AI.
A môžeme si vybrať správnu technológiu pre naše projekty.
Prejdime si ich jeden po druhom.
Pochopenie počítačového videnia
Schopnosť počítačov interpretovať vizuálny svet je známa ako počítačové videnie. Zahŕňa tréningové počítače na pochopenie a analýzu digitálnych obrázkov a videí.
Táto technológia funguje podobne ako oči a mozog u ľudí. Počítače dokážu rozpoznať objekty, tváre a vzory. Môžu extrahovať údaje z fotografií. A vyhodnocujú údaje pomocou algoritmov a modelov.
Z počítačového videnia môže ťažiť niekoľko odvetví vrátane zdravotníctva, dopravy, zábavy a bezpečnosti. Počítačové videnie sa napríklad používa na vedenie áut bez vodiča a pomáha lekárom pri diagnostike chorôb.
Možnosti počítačového videnia sú neobmedzené. A to sme ešte len začali skúmať ich potenciál.
Hlavné úlohy počítačového videnia
Rozpoznávanie obrázkov
Rozhodujúcou funkciou počítačového videnia je rozpoznávanie obrazu. Učí počítačové systémy, ako rozpoznať a kategorizovať digitálne obrázky. To znamená, že počítače sú schopné automaticky rozpoznať komponenty obrazu.
Dokážu rozlišovať medzi predmetmi, zvieratami a ľuďmi a vhodne ich označiť.
Rozpoznanie obrazu využíva niekoľko priemyselných odvetví. Napríklad rozpoznávanie obrazu sa používa v bezpečnostných systémoch na identifikáciu a sledovanie narušiteľov. Tiež sa používa v rádiografii na pomoc lekárom pri diagnostike a liečbe.
Detekcia objektov
Je to technika lokalizácie a rozpoznávania predmetov v statickom alebo pohyblivom vizuálnom médiu. Aplikácie pre túto prácu zahŕňajú roboty, autonómne autá a dohľad. Napríklad, Nest Cam je domáci bezpečnostný systém, ktorý upozorní zákazníkov, keď zaznamená pohyb alebo zvuk pomocou detekcie objektov.
segmentácia
Proces segmentovania obrazu ho rozdeľuje na mnoho segmentov, z ktorých každý má svoje jedinečné vlastnosti. Aplikácie pre túto prácu zahŕňajú analýzu dokumentov, spracovanie videa a lekárske zobrazovanie.
Napríklad známy program na úpravu obrázkov Adobe Photoshop využíva segmentáciu na izoláciu rôznych komponentov v rámci obrazu a aplikovanie rôznych efektov na každý prvok.
Pochopenie strojového učenia
Jeden príklad umelá inteligencia je strojové učenie. Učí počítače učiť sa z údajov a vytvárať predpovede založené na týchto údajoch. Bez toho, aby bol explicitne kódovaný, využíva štatistické modely, ktoré pomáhajú počítačom zlepšiť sa v konkrétnej činnosti.
Inak povedané, strojové učenie je proces tréningu počítačov, aby sa učili sami, pričom údaje brali ako sprievodcu.
Údaje, algoritmy a spätná väzba sú tri hlavné zložky strojového učenia. The algoritmus strojového učenia musia byť najskôr vyškolení na súbore údajov, aby sa identifikovali vzory. Po druhé, algoritmus robí predpovede na základe nového súboru údajov pomocou naučených vzorov.
Nakoniec, po získaní spätnej väzby o svojich predpovediach, algoritmus vykoná úpravy. A zvyšuje jeho účinnosť.
Hlavné typy strojového učenia
Učenie pod dohľadom
Pri učení pod dohľadom trénuje algoritmus označený súbor údajov. Vstupy a zodpovedajúce výstupy sú teda spárované. Po naučení sa párovať vstupy s výstupmi môže algoritmus predpovedať výsledky pomocou čerstvých údajov.
Aplikácie ako rozpoznávanie obrazu, rozpoznávanie zvuku a spracovanie prirodzeného jazyka využívajú učenie pod dohľadom. Virtuálny asistent spoločnosti Apple Siri, napríklad využíva učenie pod dohľadom na interpretáciu a vykonávanie vašich príkazov.
Učenie bez dozoru
Učenie bez dozoru je podmnožinou strojového učenia. V tomto prípade sa algoritmus učí na množine údajov, kde vstupy a výstupy nie sú spárované. Na generovanie predpovedí sa musí algoritmus najprv naučiť rozpoznávať vzory a korelácie v údajoch.
Aplikácie ako kompresia údajov, detekcia anomálií a klastrovanie využívajú učenie bez dozoru. napr. Amazonka odporúča tovar spotrebiteľom na základe ich histórie nákupov a návykov prehliadania pomocou učenia bez dozoru.
Posilnenie učenia
Zahŕňa interakciu s prostredím a získavanie spätnej väzby vo forme odmien a pokút. Algoritmus získava schopnosť robiť rozhodnutia, ktoré zvyšujú odmeny a znižujú tresty.
Aplikácie pre tento druh strojového učenia zahŕňajú roboty, samojazdiace autá a hry. Napríklad Google DeepMind's AlphaGo softvér využíva posilňovacie učenie na hranie hry Go.
Vzťah medzi počítačovým videním a strojovým učením
Ako môžu úlohy počítačového videnia využívať algoritmy strojového učenia?
Niekoľko úloh počítačového videnia, vrátane identifikácie objektov a kategorizácie obrázkov, využíva strojové učenie. Bežnou formou techniky strojového učenia, ktorá sa používa, je konvolučné neurónové siete (CNN).
Dokáže identifikovať vzory a charakteristiky na obrázkoch.
Napríklad, Obrázky Google využíva algoritmy strojového učenia. Automaticky rozpoznáva a klasifikuje fotografie na základe predmetov a prítomných osôb.
Aplikácie počítačového videnia a strojového učenia v reálnom svete
Niekoľko aplikácií v reálnom svete kombinuje počítačové videnie a strojové učenie. Skvelým príkladom sú samoriadiace autá. Identifikujú a monitorujú veci na ceste pomocou počítačového videnia.
A používajú algoritmy strojového učenia, aby na základe týchto informácií robili rozhodnutia. Waymo je automobilka s vlastným riadením, ktorú vlastní Alphabet. Na rozpoznávanie a mapovanie objektov kombinuje počítačové videnie a strojové učenie.
Počítačové videnie a strojové učenie sa spoločne používajú aj v lekárskom priemysle. Pomáhajú odborníkom skúmať lekárske snímky a pomáhajú pri diagnostike. Napríklad diagnostický nástroj IDx-DR schválený FDA používa strojové učenie na vyšetrenie obrázkov sietnice a nájdenie diabetickej retinopatie. Je to stav, ktorý, ak sa ignoruje, môže viesť k slepote.
Rozdiely medzi strojovým učením a počítačovým videním
Typy použitých údajov
Typy údajov, ktoré využívajú počítačové videnie a strojové učenie, sa líšia. Strojové učenie dokáže spracovať rôzne typy údajov vrátane číselných, textových a zvukových údajov.
Počítačové videnie sa však sústreďuje iba na vizuálne údaje ako fotky a videá.
Góly každého poľa
Strojové učenie a počítačové videnie majú rôzne ciele. Hlavným cieľom počítačového videnia je analyzovať a pochopiť vizuálny vstup. Patria sem aj rozpoznávanie objektov, sledovanie pohybu a analýza obrazu.
Algoritmy strojového učenia však možno použiť na všetky druhy činností.
Počítačové videnie ako podmnožina strojového učenia
Aj keď ide o samostatnú oblasť, počítačové videnie sa tiež považuje za súčasť strojového učenia.
Niekoľko metód a zdrojov používaných v strojovom učení — ako napr hlboké vzdelávanie, neurónové siete a klastrovanie – sa tiež používajú na vytváranie počítačového videnia.
Vzrušujúce možnosti pred nami
Potenciál ich križovatky je čoraz fascinujúci. S pokrokom nových technológií môžeme očakávať, že uvidíme veľkolepé aplikácie.
Jednou z oblastí, kde je táto križovatka obzvlášť zaujímavá, je robotika. Počítačové videnie a strojové učenie budú hrať dôležitú úlohu pri umožňovaní robotom orientovať sa v komplikovanom prostredí.
Budú interagovať s predmetmi a ľuďmi, keď sa stanú nezávislejšími. Môžeme očakávať, že uvidíme roboty, ktoré sú efektívnejšie v rôznych domácich prácach.
Ďalším zaujímavým potenciálom je virtuálna realita. Počítačové videnie a strojové učenie so svojou schopnosťou identifikovať a analyzovať vizuálne vstupy môžu ľuďom umožniť, aby sa zapojili do virtuálneho prostredia prirodzenejšie a intuitívnejšie. Uvidíme aplikácie, ktoré nám umožnia plynulo kombinovať skutočný a virtuálny svet. Prinesie nové možnosti pre zábavu, vzdelávanie a iné účely.
Budúcnosť počítačového videnia a strojového učenia má veľa sľubov. V nasledujúcich rokoch uvidíme ešte pozoruhodnejšie využitie týchto domén.
Nechaj odpoveď