Bayangkeun dunya dimana komputer langkung akurat tibatan jalma dina napsirkeun data visual. Widang visi komputer sareng pembelajaran mesin parantos ngajantenkeun ide ieu kanyataan.
Visi komputer sareng pembelajaran mesin, mangrupikeun dua komponén penting AI. Aranjeunna kadang bingung saling. Éta malah bisa dipaké bulak balik.
Sanajan kitu, aranjeunna wewengkon misah jeung métode béda. Dina tulisan ieu, urang bakal ngabahas kontras antara visi komputer sareng learning mesin. Miluan kami nalika urang ngajalajah subwidang AI anu pikaresepeun ieu.
Naha Urang Kudu Ngabédakeun Ieu?
Boh visi komputer sareng pembelajaran mesin mangrupikeun bagian penting tina intelijen buatan. Tapi, aranjeunna gaduh metodologi sareng tujuan anu béda. Ku terang bédana antara aranjeunna urang tiasa langkung saé ngagunakeun poténsi AI.
Sareng, urang tiasa milih téknologi anu pas pikeun proyék-proyék urang.
Hayu urang balikkeun duanana hiji-hiji.
Ngartos Komputer Visi
Kapasitas komputer pikeun napsirkeun dunya visual katelah visi komputer. Éta kalebet pelatihan komputer pikeun ngartos sareng nganalisa gambar sareng video digital.
Téknologi ieu tiasa dianggo sapertos kumaha panon sareng otak dianggo dina manusa. Komputer bisa mikawanoh objék, rupa, jeung pola. Éta tiasa nimba data tina poto. Sareng, aranjeunna ngévaluasi data nganggo algoritma sareng modél.
Sababaraha industri, kalebet kasehatan, transportasi, hiburan, sareng kaamanan, tiasa nyandak kauntungan tina visi komputer. Salaku conto, visi komputer dianggo pikeun nungtun mobil tanpa supir sareng ngabantosan dokter dina diagnosis panyakit.
Kamungkinan sareng visi komputer teu aya watesna. Na, kami geus ngan dimimitian ngajajah poténsi maranéhanana.
Tugas Utama Visi Komputer
Pangakuan Gambar
Fungsi penting tina visi komputer nyaéta pangakuan gambar. Éta ngajarkeun sistem komputer kumaha ngakuan sareng ngagolongkeun gambar digital. Ieu ngandung harti yén komputer sanggup sacara otomatis ngenal komponén-komponén gambar.
Éta bisa ngabedakeun antara objék, sato, jeung manusa, sarta labél aranjeunna appropriately.
Sababaraha industri nganggo pangakuan gambar. Contona, pangakuan gambar dipaké dina sistem kaamanan pikeun ngaidentipikasi jeung ngalacak intruders. Ogé, éta dianggo dina radiografi pikeun ngabantosan dokter dina diagnosis sareng pangobatan.
Pangwanoh Objék
Téhnik pikeun milarian sareng ngenal barang-barang dina média visual anu tetep atanapi gerak. Aplikasi pikeun padamelan ieu kalebet robot, mobil otonom, sareng panjagaan. Contona, dina Nest Cam nyaéta sistem kaamanan imah anu ngageterkeun para nasabah nalika ngadeteksi gerak atanapi sora nganggo deteksi obyék.
Segmen
Prosés ngabagi gambar nyaéta ngabagi-bagi kana sababaraha bagéan, masing-masing gaduh sipat anu unik. Aplikasi pikeun padamelan ieu kalebet analisis dokumén, pamrosésan pidéo, sareng pencitraan médis.
Salaku conto, program édisi gambar anu kasohor Adobe Photoshop ngagunakeun ségméntasi pikeun ngasingkeun sababaraha komponén dina gambar sareng nerapkeun rupa-rupa épék pikeun unggal unsur.
Pamahaman Mesin Learning
Hiji conto tina kacerdasan buatan nyaéta pembelajaran mesin. Éta ngajar komputer pikeun diajar tina data sareng ngabentuk prediksi dumasar kana data éta. Tanpa disandi sacara eksplisit, éta ngagunakeun modél statistik pikeun ngabantosan komputer langkung saé dina kagiatan anu khusus.
Pikeun nempatkeun éta cara séjén, machine learning nyaéta prosés latihan komputer pikeun diajar sorangan bari nyandak data salaku pituduh maranéhanana.
Data, algoritma, sareng eupan balik mangrupikeun tilu komponén utama pembelajaran mesin. The algoritma mesin learning mimitina kudu dilatih dina susunan data pikeun ngaidentipikasi pola. Kadua, algoritma nyieun prediksi dumasar kana dataset anyar ngagunakeun pola diajar.
Pamustunganana, sanggeus narima eupan balik kana prediksi na, algoritma nyieun pangaluyuan. Sareng, éta ningkatkeun efisiensina.
Jinis Utama Mesin Learning
Pembelajaran Diawitan
Dina pangajaran diawasan, dataset dilabélan ngalatih algoritma. Janten, input sareng kaluaran anu cocog dipasangkeun. Saatos diajar masangkeun input sareng kaluaran, algoritma tiasa ngaduga hasil nganggo data énggal.
Aplikasi sapertos pangenalan gambar, pangenalan audio, sareng pamrosésan basa alami ngagunakeun pangajaran anu diawasi. asisten virtual Apple Siri, contona, employs diajar diawasan pikeun napsirkeun jeung ngalaksanakeun pesenan Anjeun.
Pembelajaran Anu Henteu Dilayanan
Pangajaran anu teu diawaskeun mangrupikeun sawaréh tina pembelajaran mesin. Dina hal ieu, algoritma diajarkeun dina susunan data dimana input sareng kaluaran henteu dipasangkeun. Pikeun ngahasilkeun prediksi, algoritma kedah diajar ngakuan pola sareng korelasi dina data.
Aplikasi sapertos komprési data, deteksi anomali, sareng clustering ngagunakeun pembelajaran anu teu diawasi. Contona, Amazon nyarankeun barang ka konsumén dumasar kana sajarah pameseran sareng kabiasaan browsing ngagunakeun pangajaran anu teu diawasi.
Diajar tulangan
Éta ngalibatkeun interaksi sareng lingkungan sareng kéngingkeun tanggapan dina bentuk ganjaran sareng hukuman. Algoritma gains kamampuhan pikeun nyieun kaputusan nu ngaronjatkeun ganjaran jeung ngurangan hukuman.
Aplikasi pikeun diajar mesin sapertos kieu kalebet robot, mobil nyetir mandiri, sareng kaulinan. Contona, Google DeepMind urang AlphaGo software employs tulangan diajar maén kaulinan Go.
Hubungan Antara Visi Komputer sareng Pembelajaran Mesin
Kumaha Tugas Komputer Visi Bisa Nganggo Algoritma Pembelajaran Mesin?
Sababaraha tugas visi komputer, kaasup idéntifikasi objék jeung categorization gambar, ngagunakeun learning mesin. Bentuk umum tina téknik pembelajaran mesin anu dianggo nyaéta jaringan saraf konvolusional (CNNs).
Éta tiasa ngaidentipikasi pola sareng ciri dina gambar.
Contona, Gambar Google ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin. Éta otomatis ngakuan sareng ngagolongkeun poto dumasar kana barang sareng individu anu hadir.
Aplikasi visi komputer sareng pembelajaran mesin di dunya nyata
Sababaraha aplikasi dunya nyata ngagabungkeun visi komputer sareng pembelajaran mesin. Hiji conto hébat nyaéta mobil timer nyetir. Aranjeunna ngaidentipikasi sareng ngawas hal-hal di jalan kalayan visi komputer.
Sareng, aranjeunna ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin pikeun ngadamel pertimbangan dumasar kana inpormasi éta. Waymo mangrupakeun firma mobil timer nyetir milik Alphabet. Pikeun pangakuan obyék sareng pemetaan, éta ngagabungkeun visi komputer sareng pembelajaran mesin.
Visi komputer sareng pembelajaran mesin dianggo babarengan dina industri médis ogé. Aranjeunna ngabantosan profésional pikeun mariksa gambar médis sareng ngabantosan dina diagnosis. Salaku conto, alat diagnostik IDx-DR anu disatujuan FDA ngagunakeun pembelajaran mesin pikeun mariksa gambar rétina sareng mendakan retinopathy diabetes. Ieu mangrupikeun kaayaan anu, upami teu dipaliré, tiasa nyababkeun buta.
Beda Antara Pembelajaran Mesin sareng Visi Komputer
Jenis Data Pagawean
Jinis data anu dianggo ku visi komputer sareng pembelajaran mesin béda. Pembelajaran mesin tiasa ngadamel rupa-rupa jinis data, kalebet data numerik, téks, sareng audio.
Sanajan kitu, visi komputer concentrates ngan dina data visual kawas poto sareng video.
Tujuan Unggal Widang
Pembelajaran mesin sareng visi komputer ngagaduhan sababaraha tujuan. Tujuan utama visi komputer nyaéta pikeun nganalisis sareng ngartos input visual. Ieu ogé kalebet pangakuan obyék, tracking gerak, sareng analisa gambar.
Nanging, algoritma pembelajaran mesin tiasa dianggo pikeun sagala jinis kagiatan.
Visi Komputer salaku Subset Pembelajaran Mesin
Sanaos éta mangrupikeun daérah anu misah, visi komputer ogé katingali salaku bagian tina pembelajaran mesin.
Sababaraha metode sareng sumber anu dianggo dina pembelajaran mesin-sapertos learning jero, jaringan saraf, jeung clustering-ogé dipaké pikeun nyieun visi komputer.
Kamungkinan seru ka hareup
Potensi simpang maranéhanana tumuwuh leuwih narik. Kalayan kamajuan téknologi anyar, urang tiasa ngaharepkeun ningali aplikasi anu spektakuler.
Hiji widang dimana simpang ieu utamana metot nyaéta robotics. Visi komputer sareng pembelajaran mesin bakal maénkeun peran penting dina ngamungkinkeun robot pikeun nganapigasi lingkungan anu rumit.
Aranjeunna bakal berinteraksi sareng objék sareng manusa nalika aranjeunna langkung mandiri. Urang bisa ngaharepkeun ningali robot anu leuwih efisien dina sagala rupa chores.
Potensi intriguing séjén nyaéta kanyataanana maya. Visi komputer sareng pembelajaran mesin, kalayan kapasitasna pikeun ngaidentipikasi sareng nganalisa input visual, tiasa ngamungkinkeun manusa kalibet sareng lingkungan maya sacara alami sareng intuitif. Urang bakal ningali aplikasi anu ngamungkinkeun urang lancar ngagabungkeun dunya aktual sareng maya. Éta bakal ngahasilkeun kamungkinan anyar pikeun hiburan, pendidikan, sareng tujuan anu sanés.
Masa depan visi komputer sareng pembelajaran mesin gaduh seueur jangji. Urang bakal ningali kagunaan anu langkung luar biasa tina domain ieu dina taun-taun ka hareup.
Leave a Reply