Hebu fikiria ulimwengu ambapo kompyuta ni sahihi zaidi kuliko watu katika kutafsiri data inayoonekana. Sehemu za maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine zimefanya wazo hili kuwa ukweli.
Maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine, ni sehemu mbili muhimu za AI. Wakati mwingine huchanganyikiwa na kila mmoja. Wanaweza hata kutumika kwa kubadilishana.
Walakini, ni maeneo tofauti na njia tofauti. Katika chapisho hili, tutajadili tofauti kati ya maono ya kompyuta na mashine kujifunza. Jiunge nasi tunapochunguza nyanja hizi ndogo za AI.
Kwa Nini Tunahitaji Kufanya Tofauti Hii?
Maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine ni sehemu muhimu za akili ya bandia. Walakini, wana mbinu na malengo tofauti. Kwa kujua tofauti kati yao tunaweza kutumia vyema uwezo wa AI.
Na, tunaweza kuchagua teknolojia inayofaa kwa miradi yetu.
Hebu tuchunguze zote mbili moja baada ya nyingine.
Kuelewa Maono ya Kompyuta
Uwezo wa kompyuta kutafsiri ulimwengu wa kuona unajulikana kama maono ya kompyuta. Inajumuisha mafunzo ya kompyuta kufahamu na kuchanganua picha na video za kidijitali.
Teknolojia hii hufanya kazi kama vile macho na akili hufanya kazi kwa wanadamu. Kompyuta inaweza kutambua vitu, nyuso, na mifumo. Wanaweza kutoa data kutoka kwa picha. Na, wanatathmini data kwa kutumia algoriti na mifano.
Sekta kadhaa, ikiwa ni pamoja na huduma za afya, usafiri, burudani, na usalama, zinaweza kufaidika na maono ya kompyuta. Kwa mfano, maono ya kompyuta hutumiwa kuongoza magari yasiyo na dereva na kusaidia madaktari katika utambuzi wa magonjwa.
Uwezekano na maono ya kompyuta hauna kikomo. Na, tumeanza kuchunguza uwezo wao.
Kazi kuu za Maono ya Kompyuta
Utambuzi wa Picha
Kazi muhimu ya maono ya kompyuta ni utambuzi wa picha. Inafundisha mifumo ya kompyuta jinsi ya kutambua na kuainisha picha za kidijitali. Hii ina maana kwamba kompyuta zina uwezo wa kutambua kiotomati vipengele vya picha.
Wanaweza kutofautisha kati ya vitu, wanyama, na wanadamu, na kuziweka lebo ipasavyo.
Viwanda kadhaa hutumia utambuzi wa picha. Kwa mfano, utambuzi wa picha hutumiwa katika mifumo ya usalama kutambua na kufuatilia wavamizi. Pia, hutumiwa katika radiografia kusaidia madaktari katika utambuzi na matibabu.
Kugundua Kitu
Ni mbinu ya kupata na kutambua vitu kwenye media tulivu au inayosonga. Maombi ya kazi hii ni pamoja na roboti, magari yanayojiendesha, na ufuatiliaji. Kwa mfano, Nest Cam ni mfumo wa usalama wa nyumbani ambao huwaarifu wateja unapotambua mwendo au sauti kwa kutumia utambuzi wa kitu.
Sehemu
Mchakato wa kugawanya picha ni kuigawanya katika sehemu nyingi, kila moja ikiwa na sifa zake za kipekee. Maombi ya kazi hii ni pamoja na uchanganuzi wa hati, usindikaji wa video na picha za matibabu.
Kwa mfano, programu inayojulikana ya uhariri wa picha Adobe Photoshop hutumia sehemu kutenganisha vijenzi mbalimbali ndani ya picha na kutumia athari mbalimbali kwa kila kipengele.
Kuelewa Kujifunza kwa Mashine
Mfano mmoja wa bandia akili ni kujifunza mashine. Inafundisha kompyuta kujifunza kutoka kwa data na kuunda utabiri kulingana na data hiyo. Bila kuwekewa msimbo wazi, hutumia miundo ya takwimu kusaidia kompyuta kuwa bora katika shughuli fulani.
Ili kuiweka kwa njia nyingine, kujifunza mashine ni mchakato wa mafunzo kompyuta kujifunza wenyewe huku wakichukua data kama mwongozo wao.
Data, algoriti, na maoni ni sehemu tatu kuu za kujifunza kwa mashine. The algorithm ya kujifunza mashine lazima kwanza ifunzwe kwenye mkusanyiko wa data ili kutambua ruwaza. Pili, algorithm hufanya utabiri kulingana na mkusanyiko mpya wa data kwa kutumia mifumo iliyojifunza.
Hatimaye, baada ya kupokea maoni juu ya utabiri wake, algorithm hufanya marekebisho. Na, huongeza ufanisi wake.
Aina Kuu za Kujifunza kwa Mashine
Kujifunza kwa Usimamiaji
Katika ujifunzaji unaosimamiwa, mkusanyiko wa data ulio na lebo hufunza algoriti. Kwa hivyo, pembejeo na matokeo yanayolingana yanaunganishwa. Baada ya kujifunza kuoanisha pembejeo na matokeo, algoriti inaweza kutabiri matokeo kwa kutumia data mpya.
Programu kama vile utambuzi wa picha, utambuzi wa sauti, na uchakataji wa lugha asilia hutumia ujifunzaji unaosimamiwa. Msaidizi pepe wa Apple Siri, kwa mfano, huajiri mafunzo yanayosimamiwa ili kutafsiri na kutekeleza maagizo yako.
Kujifunza kisichohifadhiwa
Kujifunza bila kusimamiwa ni sehemu ndogo ya kujifunza kwa mashine. Katika kesi hii, algorithm inafundishwa kwenye hifadhidata ambapo pembejeo na matokeo hayajaoanishwa. Ili kuzalisha ubashiri, kanuni lazima kwanza ijifunze kutambua ruwaza na uwiano katika data.
Programu kama vile mgandamizo wa data, utambuzi wa hitilafu, na kuunganisha hutumia ujifunzaji usiosimamiwa. Kwa mfano, Amazon inapendekeza bidhaa kwa watumiaji kulingana na historia ya ununuzi wao na tabia za kuvinjari kwa kutumia mafunzo yasiyosimamiwa.
Kuimarisha ujifunzaji
Inahusisha kuingiliana na mazingira na kupata maoni kwa njia ya zawadi na adhabu. Kanuni hupata uwezo wa kufanya maamuzi ambayo huongeza zawadi na kupunguza adhabu.
Maombi ya aina hii ya kujifunza kwa mashine ni pamoja na roboti, magari yanayojiendesha yenyewe, na michezo ya kubahatisha. Kwa mfano, Google DeepMind's AlphaGo programu huajiri mafunzo ya kuimarisha ili kucheza mchezo wa Go.
Uhusiano Kati ya Maono ya Kompyuta na Kujifunza kwa Mashine
Jinsi Kazi za Maono ya Kompyuta Inaweza Kutumia Algorithms ya Kujifunza ya Mashine?
Kazi kadhaa za maono ya kompyuta, ikijumuisha utambuzi wa kitu na uainishaji wa picha, hutumia kujifunza kwa mashine. Mbinu ya kawaida ya kujifunza mashine ambayo hutumiwa ni mitandao ya neva ya kubadilisha (CNNs).
Inaweza kutambua mifumo na sifa katika picha.
Kwa mfano, Picha za Google hutumia kanuni za kujifunza mashine. Inatambua na kuainisha picha kiotomatiki kulingana na vitu na watu binafsi waliopo.
Utumizi wa maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine katika ulimwengu wa kweli
Programu nyingi za ulimwengu halisi huchanganya maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine. Mfano mzuri ni magari yanayojiendesha yenyewe. Wanatambua na kufuatilia mambo barabarani na maono ya kompyuta.
Na, hutumia kanuni za kujifunza kwa mashine kufanya hukumu kulingana na maelezo hayo. Waymo ni kampuni ya magari yanayojiendesha yenyewe inayomilikiwa na Alphabet. Kwa utambuzi wa kitu na uchoraji ramani, inachanganya maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine.
Maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine hutumiwa pamoja katika tasnia ya matibabu pia. Wanasaidia wataalamu kuchunguza picha za matibabu na kusaidia katika uchunguzi. Kwa mfano, zana ya uchunguzi iliyoidhinishwa na FDA IDx-DR hutumia ujifunzaji wa mashine kuchunguza picha za retina na kupata ugonjwa wa kisukari wa retinopathy. Ni hali ambayo ikipuuzwa inaweza kusababisha upofu.
Tofauti Kati ya Kujifunza kwa Mashine na Maono ya Kompyuta
Aina za Data Zilizoajiriwa
Aina za data ambazo maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine hutumia hutofautiana. Kujifunza kwa mashine kunaweza kushughulikia aina mbalimbali za data, ikiwa ni pamoja na data ya nambari, maandishi na sauti.
Walakini, maono ya kompyuta huzingatia tu data ya kuona kama picha na video.
Malengo ya Kila Uwanja
Kujifunza kwa mashine na kuona kwa kompyuta kuna malengo mbalimbali. Malengo makuu ya maono ya kompyuta ni kuchambua na kuelewa pembejeo za kuona. Hizi pia ni pamoja na utambuzi wa kitu, ufuatiliaji wa mwendo, na uchanganuzi wa picha.
Hata hivyo, kanuni za kujifunza kwa mashine zinaweza kutumika kwa kila aina ya shughuli.
Maono ya Kompyuta kama Sehemu Ndogo ya Kujifunza kwa Mashine
Ingawa ni eneo tofauti, maono ya kompyuta pia yanaonekana kama sehemu ya kujifunza kwa mashine.
Mbinu na nyenzo kadhaa zinazotumika katika kujifunza kwa mashine—kama vile kujifunza kwa kina, mitandao ya neva, na kuunganisha-hutumiwa pia kuunda maono ya kompyuta.
Uwezekano wa Kusisimua Mbele
Uwezo wa makutano yao unakua wa kuvutia zaidi. Pamoja na maendeleo ya teknolojia mpya, tunaweza kutarajia kuona matumizi ya kuvutia.
Sehemu moja ambapo makutano haya yanavutia sana ni robotiki. Mwono wa kompyuta na ujifunzaji wa mashine utachukua jukumu muhimu katika kuruhusu roboti kuabiri mazingira magumu.
Wataingiliana na vitu na wanadamu wanapokua huru zaidi. Tunaweza kutarajia kuona roboti ambazo zina ufanisi zaidi katika kazi mbalimbali.
Uwezo mwingine wa kuvutia ni ukweli halisi. Mwono wa kompyuta na kujifunza kwa mashine, pamoja na uwezo wao wa kutambua na kuchanganua ingizo la kuona, kunaweza kuruhusu wanadamu kujihusisha na mazingira ya mtandaoni kwa njia ya kawaida na angavu zaidi. Tutaona programu ambazo huturuhusu kuchanganya kwa urahisi ulimwengu halisi na pepe. Italeta uwezekano mpya wa burudani, elimu, na madhumuni mengine.
Mustakabali wa kuona kwa kompyuta na kujifunza kwa mashine una ahadi nyingi. Tutaona matumizi ya ajabu zaidi ya vikoa hivi katika miaka ijayo.
Acha Reply