Замислите свет у коме су рачунари прецизнији од људи у тумачењу визуелних података. Области компјутерског вида и машинског учења учиниле су ову идеју стварношћу.
Компјутерски вид и машинско учење су две кључне компоненте вештачке интелигенције. Понекад се мешају једни са другима. Могу се чак користити наизменично.
Међутим, то су одвојене области са различитим методама. У овом посту ћемо разговарати о контрастима између компјутерског вида и Машина учење. Придружите нам се док истражујемо ова интригантна АИ потпоља.
Зашто треба да правимо ову разлику?
И компјутерски вид и машинско учење су кључни делови вештачке интелигенције. Ипак, они имају различите методологије и циљеве. Познавајући разлике између њих, можемо боље искористити потенцијал АИ.
И можемо изабрати праву технологију за наше пројекте.
Хајде да их пређемо један по један.
Разумевање компјутерског вида
Капацитет рачунара да тумачи визуелни свет познат је као компјутерски вид. Укључује рачунаре за обуку за разумевање и анализу дигиталних слика и видео записа.
Ова технологија функционише као очи и мозак код људи. Рачунари могу да препознају објекте, лица и шаре. Они могу извући податке из фотографија. И они процењују податке користећи алгоритаме и моделе.
Неколико индустрија, укључујући здравство, транспорт, забаву и безбедност, могу имати користи од компјутерског вида. На пример, компјутерски вид се користи за вођење аутомобила без возача и помоћ лекарима у дијагностици болести.
Могућности компјутерског вида су неограничене. И тек смо почели да истражујемо њихов потенцијал.
Главни задаци компјутерског вида
Препознавање слика
Кључна функција компјутерског вида је препознавање слике. Учи рачунарске системе како да препознају и категоришу дигиталне слике. Ово имплицира да су рачунари способни да аутоматски препознају компоненте слике.
Они могу разликовати објекте, животиње и људе и на одговарајући начин их означити.
Неколико индустрија користи препознавање слика. На пример, препознавање слика се користи у безбедносним системима за идентификацију и праћење уљеза. Такође се користи у радиографији као помоћ лекарима у дијагнози и лечењу.
Објецт Детецтион
То је техника лоцирања и препознавања предмета у непокретном или покретном визуелном медију. Апликације за овај посао укључују роботе, аутономне аутомобиле и надзор. На пример, тхе Нест Цам је систем кућне безбедности који упозорава купце када детектује покрет или звук користећи детекцију објеката.
Сегментација
Процес сегментирања слике је разбијање на многе сегменте, од којих сваки има своја јединствена својства. Пријаве за овај посао укључују анализу докумената, обраду видеа и медицинско снимање.
На пример, добро познати програм за уређивање слика Adobe Photoshop користи сегментацију да изолује различите компоненте унутар слике и примени различите ефекте на сваки елемент.
Разумевање машинског учења
Један пример вештачка интелигенција је машинско учење. То је учење рачунара да уче из података и формирају предвиђања на основу тих података. Без експлицитног кодирања, он користи статистичке моделе како би помогао рачунарима да постану бољи у одређеној активности.
Да га стави на други начин, машинско учење је процес обуке рачунари да сами уче док узимају податке као водич.
Подаци, алгоритми и повратне информације су три главне компоненте машинског учења. Тхе алгоритам машинског учења прво морају бити обучени за скуп података да идентификују обрасце. Друго, алгоритам прави предвиђања на основу новог скупа података користећи научене обрасце.
На крају, након што добије повратне информације о својим предвиђањима, алгоритам врши прилагођавања. И, повећава његову ефикасност.
Главне врсте машинског учења
Надгледано учење
У надгледаном учењу, означени скуп података тренира алгоритам. Дакле, улази и одговарајући излази су упарени. Након што научи да упарује улазе са излазима, алгоритам може предвидети исходе користећи свеже податке.
Апликације као што су препознавање слика, препознавање звука и обрада природног језика користе учење под надзором. Аппле-ов виртуелни асистент сири, на пример, користи учење под надзором да тумачи и извршава ваша наређења.
Учење без надзора
Учење без надзора је подскуп машинског учења. У овом случају, алгоритам се учи на скупу података где улази и излази нису упарени. Да би генерисао предвиђања, алгоритам прво мора да научи да препозна обрасце и корелације у подацима.
Апликације попут компресије података, откривања аномалија и груписања користе учење без надзора. На пример, амазонка препоручује робу потрошачима на основу њихове историје куповине и навика прегледања користећи учење без надзора.
Ојачавање учења
То укључује интеракцију са окружењем и добијање повратних информација у облику награда и казни. Алгоритам добија могућност да доноси одлуке које повећавају награде и смањују казне.
Апликације за ову врсту машинског учења укључују роботе, аутомобиле који се сами возе и игре. На пример, Гоогле ДеепМинд АлпхаГо софтвер користи учење за појачање да би играо игру Го.
Однос између компјутерског вида и машинског учења
Како задаци компјутерског вида могу користити алгоритме машинског учења?
Неколико задатака компјутерског вида, укључујући идентификацију објеката и категоризацију слике, користе машинско учење. Уобичајени облик технике машинског учења који се користи је конволуционе неуронске мреже (ЦНН).
Може да идентификује обрасце и карактеристике на сликама.
На пример, Гоогле слике користи алгоритме машинског учења. Аутоматски препознаје и класификује фотографије на основу предмета и присутних појединаца.
Примене компјутерског вида и машинског учења у стварном свету
Неколико апликација у стварном свету комбинује компјутерски вид и машинско учење. Одличан пример су аутомобили који се сами возе. Они идентификују и прате ствари на путу компјутерским видом.
И они користе алгоритме машинског учења да би донели пресуде на основу тих информација. Ваимо је компанија за самовозеће аутомобиле у власништву Алпхабета. За препознавање и мапирање објеката, комбинује компјутерски вид и машинско учење.
Компјутерски вид и машинско учење се користе заједно и у медицинској индустрији. Они помажу професионалцима да прегледају медицинске слике и помажу у дијагнози. На пример, дијагностички алат ИДк-ДР који је одобрила ФДА користи машинско учење да прегледа слике ретине и пронађе дијабетичку ретинопатију. То је стање које, ако се занемари, може довести до слепила.
Разлике између машинског учења и компјутерског вида
Врсте података који се користе
Типови података које користе компјутерски вид и машинско учење се разликују. Машинско учење може да обрађује различите типове података, укључујући нумеричке, текстуалне и аудио податке.
Међутим, компјутерски вид се концентрише само на vizuelni podaci попут фотографија и видео записа.
Циљеви сваког поља
Машинско учење и компјутерски вид имају различите циљеве. Главни циљеви компјутерског вида су анализа и разумевање визуелног уноса. То такође укључује препознавање објеката, праћење покрета и анализу слике.
Међутим, алгоритми машинског учења могу се користити за све врсте активности.
Компјутерски вид као подскуп машинског учења
Иако је то посебна област, компјутерски вид се такође посматра као део машинског учења.
Неколико метода и ресурса који се користе у машинском учењу—као нпр дубоко учење, неуронске мреже и груписање — такође се користе за креирање компјутерског вида.
Предстоје узбудљиве могућности
Потенцијал за њихово укрштање постаје све фасцинантнији. Са напретком нових технологија, можемо очекивати спектакуларне апликације.
Једна област у којој је ова раскрсница посебно интересантна је роботика. Компјутерски вид и машинско учење ће играти важну улогу у омогућавању роботима да се крећу по компликованом окружењу.
Они ће комуницирати са објектима и људима како буду постали независнији. Можемо очекивати да видимо роботе који су ефикаснији у разним пословима.
Још један интригантан потенцијал је виртуелна стварност. Компјутерски вид и машинско учење, са својим капацитетом да идентификују и анализирају визуелни унос, могу омогућити људима да се природније и интуитивније ангажују у виртуелном окружењу. Видећемо апликације које нам омогућавају да глатко комбинујемо стварни и виртуелни свет. То ће отворити нове могућности за забаву, образовање и друге сврхе.
Будућност компјутерског вида и машинског учења обећава много. Видећемо још значајније употребе ових домена у наредним годинама.
Ostavite komentar