Imagjinoni një botë ku kompjuterët janë më të saktë se njerëzit në interpretimin e të dhënave vizuale. Fushat e vizionit kompjuterik dhe të mësimit të makinerive e kanë bërë këtë ide realitet.
Vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive, janë dy komponentë thelbësorë të AI. Ndonjëherë ato ngatërrohen me njëri-tjetrin. Ato madje mund të përdoren në mënyrë të ndërsjellë.
Megjithatë, ato janë zona të veçanta me metoda të dallueshme. Në këtë postim, ne do të diskutojmë kontrastet midis vizionit kompjuterik dhe Mësimi makinë. Bashkohuni me ne ndërsa eksplorojmë këto nënfusha intriguese të AI.
Pse duhet ta bëjmë këtë dallim?
Si vizioni kompjuterik ashtu edhe mësimi i makinerive janë pjesë thelbësore e inteligjencës artificiale. Megjithatë, ato kanë metodologji dhe objektiva të ndryshme. Duke ditur dallimet mes tyre, ne mund të përdorim më mirë potencialin e AI.
Dhe ne mund të zgjedhim teknologjinë e duhur për projektet tona.
Le t'i kalojmë të dyja një nga një.
Kuptimi i vizionit kompjuterik
Kapaciteti i kompjuterëve për të interpretuar botën vizuale njihet si vizioni kompjuterik. Ai përfshin trajnimin e kompjuterëve për të kuptuar dhe analizuar imazhet dhe videot dixhitale.
Kjo teknologji funksionon ashtu si funksionojnë sytë dhe truri te njerëzit. Kompjuterët mund të njohin objekte, fytyra dhe modele. Ata mund të nxjerrin të dhëna nga fotot. Dhe, ata vlerësojnë të dhënat duke përdorur algoritme dhe modele.
Disa industri, duke përfshirë kujdesin shëndetësor, transportin, argëtimin dhe sigurinë, mund të përfitojnë nga vizioni kompjuterik. Për shembull, vizioni kompjuterik përdoret për të drejtuar makinat pa shofer dhe për të ndihmuar mjekët në diagnostikimin e sëmundjeve.
Mundësitë me vizionin kompjuterik janë të pakufishme. Dhe, ne vetëm kemi filluar të eksplorojmë potencialin e tyre.
Detyrat kryesore të Vizionit Kompjuterik
Njohja e imazhit
Një funksion thelbësor i vizionit kompjuterik është njohja e imazhit. Ai mëson sistemet kompjuterike se si të njohin dhe kategorizojnë fotografitë dixhitale. Kjo nënkupton që kompjuterët janë në gjendje të njohin automatikisht komponentët e një fotografie.
Ata mund të bëjnë dallimin midis objekteve, kafshëve dhe njerëzve dhe t'i etiketojnë ato në mënyrë të përshtatshme.
Disa industri përdorin njohjen e imazhit. Për shembull, njohja e imazhit përdoret në sistemet e sigurisë për të identifikuar dhe gjurmuar ndërhyrës. Gjithashtu, përdoret në radiografi për të ndihmuar mjekët në diagnostikimin dhe trajtimin.
Zbulimi i objekteve
Është teknika e gjetjes dhe njohjes së sendeve në një media vizuale të palëvizshme ose në lëvizje. Aplikimet për këtë punë përfshijnë robotë, makina autonome dhe mbikëqyrje. Për shembull, Nest Cam është një sistem sigurie në shtëpi që paralajmëron klientët kur zbulon lëvizje ose zë duke përdorur zbulimin e objekteve.
ndarje
Procesi i segmentimit të një fotografie po e ndan atë në shumë segmente, secili me vetitë e tij unike. Aplikimet për këtë punë përfshijnë analizën e dokumenteve, përpunimin e videos dhe imazhet mjekësore.
Për shembull, programi i mirënjohur i redaktimit të fotografive Adobe Photoshop përdor segmentimin për të izoluar komponentë të ndryshëm brenda një imazhi dhe për të aplikuar efekte të ndryshme për secilin element.
Kuptimi i Mësimit të Makinerisë
Një shembull i inteligjencës artificiale është mësimi i makinës. Ai po i mëson kompjuterët të mësojnë nga të dhënat dhe të formojnë parashikime bazuar në ato të dhëna. Pa u koduar në mënyrë eksplicite, ai përdor modele statistikore për të ndihmuar kompjuterët të përmirësohen në një aktivitet të caktuar.
Për ta thënë ndryshe, mësimi i makinës është procesi i trajnimit kompjuterët të mësojnë vetë ndërsa marrin të dhënat si udhëzues.
Të dhënat, algoritmet dhe reagimet janë tre komponentët kryesorë të mësimit të makinerive. Të algoritmi i të mësuarit makinerik fillimisht duhet të trajnohen mbi një grup të dhënash për të identifikuar modelet. Së dyti, algoritmi bën parashikime bazuar në një bazë të dhënash të re duke përdorur modelet e mësuara.
Në fund të fundit, pasi merr reagime mbi parashikimet e tij, algoritmi bën rregullime. Dhe, rrit efikasitetin e tij.
Llojet kryesore të mësimit të makinerisë
Mësimi i mbikëqyrur
Në mësimin e mbikëqyrur, një grup të dhënash të etiketuar trajnon algoritmin. Pra, hyrjet dhe daljet që përputhen janë çiftuar. Pasi të mësoni të çiftoni hyrjet me rezultatet, algoritmi mund të parashikojë rezultatet duke përdorur të dhëna të freskëta.
Aplikacionet si njohja e imazhit, njohja audio dhe përpunimi i gjuhës natyrore përdorin mësimin e mbikëqyrur. Asistenti virtual i Apple Siri, për shembull, përdor mësimin e mbikëqyrur për të interpretuar dhe zbatuar urdhrat tuaja.
Të mësuarit pa mbikëqyrje
Mësimi i pambikëqyrur është një nëngrup i mësimit të makinerive. Në këtë rast, algoritmi mësohet në një grup të dhënash ku hyrjet dhe daljet nuk janë çiftuar. Për të gjeneruar parashikime, algoritmi duhet së pari të mësojë të njohë modelet dhe korrelacionet në të dhëna.
Aplikacionet si kompresimi i të dhënave, zbulimi i anomalive dhe grupimi përdorin mësim të pambikëqyrur. Për shembull, Amazona rekomandon mallrat për konsumatorët bazuar në historikun e tyre të blerjeve dhe zakonet e shfletimit duke përdorur mësimin e pambikëqyrur.
Të mësuarit e përforcimit
Ai përfshin ndërveprimin me mjedisin dhe marrjen e reagimeve në formën e shpërblimeve dhe ndëshkimeve. Algoritmi fiton aftësinë për të marrë vendime që rrisin shpërblimet dhe ulin dënimet.
Aplikimet për këtë lloj mësimi makinerish përfshijnë robotët, makinat vetë-drejtuese dhe lojërat. Për shembull, Google DeepMind's AlphaGo softueri përdor mësimin përforcues për të luajtur lojën Go.
Marrëdhënia midis vizionit kompjuterik dhe mësimit të makinerisë
Si mund të përdorin detyrat e vizionit kompjuterik algoritmet e mësimit të makinerisë?
Disa detyra të vizionit kompjuterik, duke përfshirë identifikimin e objekteve dhe kategorizimin e figurës, përdorin mësimin e makinerive. Një formë e zakonshme e teknikës së mësimit të makinës që përdoret është rrjetet neurale konvolucionale (CNN).
Mund të identifikojë modelet dhe karakteristikat në foto.
Për shembull, Fotografitë e Google përdor algoritme të mësimit të makinerive. Ai njeh dhe klasifikon automatikisht fotografitë bazuar në artikujt dhe individët e pranishëm.
Aplikime të vizionit kompjuterik dhe mësimit të makinerive në botën reale
Disa aplikacione të botës reale kombinojnë vizionin kompjuterik dhe mësimin e makinerive. Një shembull i shkëlqyeshëm janë makinat vetë-drejtuese. Ata identifikojnë dhe monitorojnë gjërat në rrugë me vizion kompjuterik.
Dhe, ata përdorin algoritme të mësimit të makinerive për të bërë gjykime bazuar në atë informacion. Waymo është një firmë makinash vetëdrejtuese në pronësi të Alphabet. Për njohjen e objekteve dhe hartografimin, ai kombinon si vizionin kompjuterik ashtu edhe mësimin e makinerive.
Vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive përdoren së bashku edhe në industrinë mjekësore. Ato ndihmojnë profesionistët të ekzaminojnë fotografitë mjekësore dhe të ndihmojnë në diagnozën. Për shembull, mjeti diagnostikues i miratuar nga FDA IDx-DR përdor mësimin e makinës për të ekzaminuar fotografitë e retinës dhe për të gjetur retinopatinë diabetike. Është një gjendje që, nëse injorohet, mund të rezultojë në verbëri.
Dallimet midis mësimit të makinerisë dhe vizionit kompjuterik
Llojet e të dhënave të përdorura
Llojet e të dhënave që përdorin vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive ndryshojnë. Mësimi i makinerisë mund të trajtojë një sërë llojesh të dhënash, duke përfshirë të dhënat numerike, tekstuale dhe audio.
Megjithatë, vizioni kompjuterik përqendrohet vetëm në të dhëna vizuale si foto dhe video.
Qëllimet e çdo fushe
Mësimi i makinerisë dhe vizioni kompjuterik kanë objektiva të ndryshme. Qëllimet kryesore të vizionit kompjuterik janë të analizojë dhe të kuptojë të dhëna vizuale. Këto përfshijnë gjithashtu njohjen e objekteve, gjurmimin e lëvizjes dhe analizën e figurës.
Megjithatë, algoritmet e mësimit të makinerive mund të përdoren për të gjitha llojet e aktiviteteve.
Vizioni kompjuterik si një nëngrup i mësimit të makinerisë
Ndërsa është një zonë e veçantë, vizioni kompjuterik shihet gjithashtu si pjesë e mësimit të makinerive.
Disa nga metodat dhe burimet e përdorura në mësimin e makinerive - si p.sh të mësuarit e thellë, rrjetet nervore dhe grupimi - përdoren gjithashtu për të krijuar vizionin kompjuterik.
Mundësi emocionuese përpara
Potenciali për kryqëzimin e tyre po bëhet më tërheqës. Me avancimin e teknologjive të reja, ne mund të presim të shohim aplikacione spektakolare.
Një fushë ku ky kryqëzim është veçanërisht interesant është robotika. Vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive do të luajnë një rol të rëndësishëm në lejimin e robotëve të lundrojnë në mjedise të ndërlikuara.
Ata do të ndërveprojnë me objektet dhe njerëzit ndërsa bëhen më të pavarur. Mund të presim të shohim robotë që janë më efikas në punë të ndryshme.
Një tjetër potencial intrigues është realiteti virtual. Vizioni kompjuterik dhe mësimi i makinerive, me aftësinë e tyre për të identifikuar dhe analizuar të dhënat vizuale, mund t'i lejojnë njerëzit të angazhohen me mjedisin virtual në mënyrë më të natyrshme dhe intuitive. Do të shohim aplikacione që na lejojnë të kombinojmë pa probleme botën aktuale dhe virtuale. Do të sjellë mundësi të reja për argëtim, edukim dhe qëllime të tjera.
E ardhmja e vizionit kompjuterik dhe mësimit të makinerive ka shumë premtime. Ne do të shohim përdorime edhe më të jashtëzakonshme të këtyre domeneve në vitet e ardhshme.
Lini një Përgjigju