Föreställ dig en värld där datorer är mer exakta än människor när det gäller att tolka visuella data. Områdena datorseende och maskininlärning har gjort denna idé till verklighet.
Datorseende och maskininlärning är två avgörande komponenter i AI. De förväxlas ibland med varandra. De kan till och med användas omväxlande.
De är dock separata områden med distinkta metoder. I det här inlägget kommer vi att diskutera kontrasterna mellan datorseende och maskininlärning. Följ med oss när vi utforskar dessa spännande AI-underfält.
Varför behöver vi göra denna skillnad?
Både datorseende och maskininlärning är avgörande delar av artificiell intelligens. Ändå har de olika metoder och mål. Genom att känna till skillnaderna mellan dem kan vi bättre utnyttja potentialen hos AI.
Och vi kan välja rätt teknik för våra projekt.
Låt oss gå igenom båda en efter en.
Förstå datorseende
Datorers förmåga att tolka den visuella världen kallas datorseende. Det inkluderar utbildning av datorer för att förstå och analysera digitala bilder och videor.
Denna teknik fungerar som hur ögon och hjärnor fungerar hos människor. Datorer kan känna igen föremål, ansikten och mönster. De kan extrahera data från foton. Och de utvärderar data med hjälp av algoritmer och modeller.
Flera branscher, inklusive sjukvård, transport, underhållning och säkerhet, kan dra nytta av datorseende. Till exempel används datorseende för att vägleda förarlösa bilar och hjälpa läkare att diagnostisera sjukdomar.
Möjligheterna med datorseende är oändliga. Och vi har bara börjat utforska deras potential.
Huvuduppgifter för datorseende
Bildigenkänning
En avgörande funktion för datorseende är bildigenkänning. Den lär datorsystem hur man känner igen och kategoriserar digitala bilder. Detta innebär att datorer kan automatiskt känna igen komponenterna i en bild.
De kan skilja mellan föremål, djur och människor och märka dem på lämpligt sätt.
Flera branscher använder sig av bildigenkänning. Till exempel används bildigenkänning i säkerhetssystem för att identifiera och spåra inkräktare. Det används också i röntgen för att hjälpa läkare med diagnos och behandlingar.
Objektdetektion
Det är tekniken för att lokalisera och känna igen föremål i ett stillastående eller rörligt visuellt medium. Ansökningar för detta jobb inkluderar robotar, autonoma bilar och övervakning. Till exempel Nest Cam är ett hemsäkerhetssystem som varnar kunder när det upptäcker rörelse eller ljud med hjälp av objektdetektering.
segmente~~POS=TRUNC
Processen att segmentera en bild delar upp den i många segment, vart och ett med sina unika egenskaper. Ansökningar för detta jobb inkluderar dokumentanalys, videobearbetning och medicinsk bildbehandling.
Till exempel det välkända bildredigeringsprogrammet Adobe Photoshop använder segmentering för att isolera olika komponenter i en bild och tillämpa olika effekter på varje element.
Förstå maskininlärning
Ett exempel på artificiell intelligens är maskininlärning. Det är att lära datorer att lära av data och formförutsägelser baserat på dessa data. Utan att vara explicit kodad använder den statistiska modeller för att hjälpa datorer att bli bättre på en viss aktivitet.
För att uttrycka det på ett annat sätt, maskininlärning är utbildningsprocessen datorer att lära sig på egen hand samtidigt som de tar data som guide.
Data, algoritmer och feedback är de tre huvudkomponenterna i maskininlärning. De maskininlärningsalgoritm måste först tränas på en datauppsättning för att identifiera mönster. För det andra gör algoritmen förutsägelser baserat på en ny datauppsättning med hjälp av de inlärda mönstren.
I slutändan, efter att ha fått feedback på sina förutsägelser, gör algoritmen justeringar. Och det förbättrar dess effektivitet.
Huvudtyper av maskininlärning
Övervakat lärande
I övervakat lärande tränar en märkt dataset algoritmen. Så ingångar och matchande utgångar är ihopparade. Efter att ha lärt sig att para ingångar med utgångar kan algoritmen förutsäga utfall med hjälp av färska data.
Tillämpningar som bildigenkänning, ljudigenkänning och naturlig språkbehandling använder övervakad inlärning. Apples virtuella assistent Siri, till exempel, använder övervakad inlärning för att tolka och utföra dina beställningar.
Oövervakat lärande
Oövervakad inlärning är en delmängd av maskininlärning. I det här fallet lärs algoritmen in på en datauppsättning där ingångarna och utgångarna inte är ihopparade. För att generera förutsägelser måste algoritmen först lära sig att känna igen mönster och korrelationer i datan.
Tillämpningar som datakomprimering, avvikelsedetektering och klustring använder oövervakad inlärning. Till exempel, amason rekommenderar varor till konsumenter baserat på deras köphistorik och surfvanor med hjälp av oövervakad inlärning.
Förstärkningslärande
Det handlar om att interagera med omgivningen och få feedback i form av belöningar och straff. Algoritmen får förmågan att fatta beslut som ökar belöningen och minskar straffen.
Tillämpningar för denna typ av maskininlärning inkluderar robotar, självkörande bilar och spel. Till exempel Google DeepMind's AlphaGo programvaran använder förstärkningsinlärning för att spela spelet Go.
Förhållandet mellan datorseende och maskininlärning
Hur kan datorseendeuppgifter använda maskininlärningsalgoritmer?
Flera datorseendeuppgifter, inklusive objektidentifiering och bildkategorisering, använder maskininlärning. En vanlig form av maskininlärningsteknik som används är convolutional neurala nätverk (CNN).
Den kan identifiera mönster och egenskaper i bilder.
Till exempel, Google Bilder använder sig av maskininlärningsalgoritmer. Den känner automatiskt igen och klassificerar fotografier baserat på föremål och individer som är närvarande.
Tillämpningar av datorseende och maskininlärning i den verkliga världen
Flera verkliga applikationer kombinerar datorseende och maskininlärning. Ett bra exempel är självkörande bilar. De identifierar och övervakar saker på vägen med datorseende.
Och de använder maskininlärningsalgoritmer för att göra bedömningar baserat på den informationen. Waymo är en självkörande bilfirma som ägs av Alphabet. För objektigenkänning och kartläggning kombinerar den både datorseende och maskininlärning.
Datorseende och maskininlärning används tillsammans även inom den medicinska industrin. De hjälper professionella att undersöka medicinska bilder och hjälpa till med diagnosen. Till exempel använder det FDA-godkända diagnostiska verktyget IDx-DR maskininlärning för att undersöka näthinnebilder och hitta diabetisk retinopati. Det är ett tillstånd som, om det ignoreras, kan resultera i blindhet.
Skillnader mellan maskininlärning och datorseende
Typer av data som används
De typer av data som datorseende och maskininlärning använder skiljer sig åt. Maskininlärning kan hantera en mängd olika datatyper, inklusive numeriska, text- och ljuddata.
Datorseende koncentrerar sig dock bara på visuella data gillar foton och videor.
Mål för varje område
Maskininlärning och datorseende har olika mål. Huvudmålen med datorseende är att analysera och förstå visuell input. Dessa inkluderar även objektigenkänning, rörelsespårning och bildanalys.
Maskininlärningsalgoritmer kan dock användas för alla typer av aktiviteter.
Datorseende som en delmängd av maskininlärning
Även om det är ett separat område, ses datorseende också som en del av maskininlärning.
Flera av de metoder och resurser som används inom maskininlärning — som t.ex djupt lärande, neurala nätverk och klustring—används också för att skapa datorseende.
Spännande möjligheter framöver
Potentialen för deras korsning blir allt mer fascinerande. Med utvecklingen av ny teknik kan vi förvänta oss att se spektakulära tillämpningar.
Ett område där denna korsning är särskilt intressant är robotik. Datorseende och maskininlärning kommer att spela en viktig roll för att robotar ska kunna navigera i komplicerade omgivningar.
De kommer att interagera med föremål och människor när de blir mer självständiga. Vi kan förvänta oss att se robotar som är mer effektiva i olika sysslor.
En annan spännande potential är virtuell verklighet. Datorseende och maskininlärning, med sin förmåga att identifiera och analysera visuell input, kan tillåta människor att engagera sig i virtuella omgivningar mer naturligt och intuitivt. Vi kommer att se applikationer som gör att vi smidigt kan kombinera den faktiska och virtuella världen. Det kommer att ge nya möjligheter för underhållning, utbildning och andra ändamål.
Framtiden för datorseende och maskininlärning lovar mycket. Vi kommer att se ännu mer anmärkningsvärd användning av dessa domäner under de kommande åren.
Kommentera uppropet