Predstavljajte si svet, kjer so računalniki natančnejši od ljudi pri interpretaciji vizualnih podatkov. Polji računalniškega vida in strojnega učenja sta to idejo uresničili.
Računalniški vid in strojno učenje sta dve ključni komponenti umetne inteligence. Včasih jih zamenjujejo med seboj. Uporabljajo se lahko celo zamenljivo.
Vendar pa gre za ločena področja z različnimi metodami. V tej objavi bomo razpravljali o nasprotjih med računalniškim vidom in strojno učenje. Pridružite se nam, ko raziskujemo ta zanimiva podpolja umetne inteligence.
Zakaj moramo to razlikovati?
Tako računalniški vid kot strojno učenje sta ključna dela umetne inteligence. Vendar imajo različne metodologije in cilje. Če poznamo razlike med njimi, lahko bolje izkoristimo potencial umetne inteligence.
In lahko izberemo pravo tehnologijo za naše projekte.
Pojdimo čez oba enega za drugim.
Razumevanje računalniškega vida
Sposobnost računalnikov za interpretacijo vizualnega sveta je znana kot računalniški vid. Vključuje usposabljanje računalnikov za razumevanje in analizo digitalnih slik in videoposnetkov.
Ta tehnologija deluje podobno kot oči in možgani pri ljudeh. Računalniki lahko prepoznajo predmete, obraze in vzorce. Lahko izvlečejo podatke iz fotografij. Podatke ovrednotijo z uporabo algoritmov in modelov.
Več industrij, vključno z zdravstvom, transportom, zabavo in varnostjo, ima lahko koristi od računalniškega vida. Računalniški vid se na primer uporablja za vodenje avtomobilov brez voznika in pomoč zdravnikom pri diagnosticiranju bolezni.
Možnosti računalniškega vida so neomejene. In njihov potencial smo šele začeli raziskovati.
Glavne naloge računalniškega vida
Prepoznavanje slike
Ključna funkcija računalniškega vida je prepoznavanje slik. Računalniške sisteme uči, kako prepoznati in kategorizirati digitalne slike. To pomeni, da so računalniki sposobni samodejno prepoznati sestavne dele slike.
Znajo razlikovati med predmeti, živalmi in ljudmi ter jih ustrezno označiti.
Več industrij uporablja prepoznavanje slik. Na primer, prepoznavanje slike se uporablja v varnostnih sistemih za prepoznavanje in sledenje vsiljivcem. Uporablja se tudi v radiografiji za pomoč zdravnikom pri diagnozi in zdravljenju.
Zaznavanje objektov
Je tehnika lociranja in prepoznavanja predmetov v mirujočem ali premikajočem se vizualnem mediju. Prijave za to delovno mesto vključujejo robote, avtonomne avtomobile in nadzor. Na primer, Nest Cam je domači varnostni sistem, ki stranke opozori, ko zazna gibanje ali zvok z uporabo zaznavanja predmetov.
Segmentacija
Postopek segmentiranja slike razdeli na številne segmente, od katerih ima vsak svoje edinstvene lastnosti. Prijave za to delo vključujejo analizo dokumentov, obdelavo videa in medicinsko slikanje.
Na primer dobro znani program za urejanje slik Adobe Photoshop uporablja segmentacijo za izolacijo različnih komponent znotraj slike in uporabo različnih učinkov za vsak element.
Razumevanje strojnega učenja
En primer Umetna inteligenca je strojno učenje. Računalnike uči, da se učijo iz podatkov in oblikujejo napovedi na podlagi teh podatkov. Ne da bi bil izrecno kodiran, uporablja statistične modele za pomoč računalnikom pri določeni dejavnosti.
Povedano drugače, strojno učenje je proces usposabljanja računalniki, da se učijo sami, medtem ko jemljejo podatke za vodilo.
Podatki, algoritmi in povratne informacije so tri glavne komponente strojnega učenja. The algoritem strojnega učenja mora biti najprej usposobljen za nabor podatkov za prepoznavanje vzorcev. Drugič, algoritem naredi napovedi na podlagi novega nabora podatkov z uporabo naučenih vzorcev.
Na koncu se algoritem po prejemu povratnih informacij o svojih napovedih prilagodi. In povečuje njegovo učinkovitost.
Glavne vrste strojnega učenja
Nadzorovano učenje
Pri nadzorovanem učenju označeni nabor podatkov uri algoritem. Torej so vhodi in ujemajoči se izhodi seznanjeni. Ko se nauči združevati vhode z izhodi, lahko algoritem napove rezultate z uporabo svežih podatkov.
Aplikacije, kot so prepoznavanje slik, prepoznavanje zvoka in obdelava naravnega jezika, uporabljajo nadzorovano učenje. Applov virtualni pomočnik Siri, na primer, uporablja nadzorovano učenje za tolmačenje in izvajanje vaših ukazov.
Nenadzorovano učenje
Nenadzorovano učenje je podmnožica strojnega učenja. V tem primeru se algoritem poučuje na naboru podatkov, kjer vhodi in izhodi niso seznanjeni. Za ustvarjanje napovedi se mora algoritem najprej naučiti prepoznati vzorce in korelacije v podatkih.
Aplikacije, kot so stiskanje podatkov, odkrivanje nepravilnosti in združevanje v gruče, uporabljajo nenadzorovano učenje. Na primer, Amazon potrošnikom priporoča blago na podlagi njihove zgodovine nakupov in brskalnih navad z uporabo nenadzorovanega učenja.
Okrepitveno učenje
Vključuje interakcijo z okoljem in pridobivanje povratnih informacij v obliki nagrad in kazni. Algoritem pridobi sposobnost sprejemanja odločitev, ki povečajo nagrade in zmanjšajo kazni.
Aplikacije za tovrstno strojno učenje vključujejo robote, samovozeče avtomobile in igre. Na primer Google DeepMind's AlphaGo programska oprema uporablja okrepljeno učenje za igranje igre Go.
Razmerje med računalniškim vidom in strojnim učenjem
Kako lahko naloge računalniškega vida uporabljajo algoritme strojnega učenja?
Več nalog računalniškega vida, vključno z identifikacijo predmetov in kategorizacijo slik, uporablja strojno učenje. Običajna oblika tehnike strojnega učenja, ki se uporablja, je konvolucijskih nevronskih mrež (CNN).
Lahko prepozna vzorce in značilnosti na slikah.
Na primer, Google Slike uporablja algoritme strojnega učenja. Samodejno prepozna in razvrsti fotografije glede na prisotne predmete in posameznike.
Uporaba računalniškega vida in strojnega učenja v realnem svetu
Več aplikacij iz resničnega sveta združuje računalniški vid in strojno učenje. Odličen primer so samovozeči avtomobili. Z računalniškim vidom prepoznavajo in spremljajo stvari na cesti.
In uporabljajo algoritme strojnega učenja za presojo na podlagi teh informacij. Waymo je podjetje za samovozeče avtomobile v lasti Alphabeta. Za prepoznavanje objektov in kartiranje združuje računalniški vid in strojno učenje.
Računalniški vid in strojno učenje se skupaj uporabljata tudi v medicinski industriji. Strokovnjakom pomagajo pregledati medicinske slike in pomagajo pri diagnozi. Diagnostično orodje IDx-DR, ki ga je odobrila FDA, na primer uporablja strojno učenje za pregledovanje slik mrežnice in iskanje diabetične retinopatije. To je stanje, ki lahko, če ga zanemarimo, povzroči slepoto.
Razlike med strojnim učenjem in računalniškim vidom
Vrste uporabljenih podatkov
Vrste podatkov, ki jih uporabljata računalniški vid in strojno učenje, se razlikujejo. Strojno učenje lahko obravnava različne vrste podatkov, vključno s številskimi, besedilnimi in zvočnimi podatki.
Vendar se računalniški vid osredotoča le na vizualni podatki kot fotografije in videi.
Cilji vsakega polja
Strojno učenje in računalniški vid imata različne cilje. Glavni cilji računalniškega vida so analizirati in razumeti vizualni vnos. Ti vključujejo tudi prepoznavanje predmetov, sledenje gibanja in analizo slike.
Vendar pa se algoritmi strojnega učenja lahko uporabljajo za vse vrste dejavnosti.
Računalniški vid kot podmnožica strojnega učenja
Čeprav gre za ločeno področje, se računalniški vid obravnava tudi kot del strojnega učenja.
Več metod in virov, ki se uporabljajo pri strojnem učenju, kot npr globoko učenje, nevronske mreže in grozdenje—se uporabljajo tudi za ustvarjanje računalniškega vida.
Pred nami so vznemirljive možnosti
Možnost njunega križišča postaja vse bolj fascinantna. Z napredkom novih tehnologij lahko pričakujemo spektakularne aplikacije.
Eno področje, kjer je to stičišče še posebej zanimivo, je robotika. Računalniški vid in strojno učenje bosta imela pomembno vlogo pri omogočanju robotom krmarjenja po zapletenem okolju.
Ko postanejo bolj neodvisni, bodo komunicirali s predmeti in ljudmi. Pričakujemo lahko robote, ki bodo bolj učinkoviti pri različnih opravilih.
Drug intriganten potencial je virtualna resničnost. Računalniški vid in strojno učenje lahko s svojo sposobnostjo prepoznavanja in analiziranja vizualnih vnosov ljudem omogočita bolj naravno in intuitivno sodelovanje z virtualnim okoljem. Videli bomo aplikacije, ki nam omogočajo nemoteno združevanje dejanskega in virtualnega sveta. Prinesel bo nove možnosti za zabavo, izobraževanje in druge namene.
Prihodnost računalniškega vida in strojnega učenja obeta veliko. V naslednjih letih bomo videli še večjo uporabo teh domen.
Pustite Odgovori