విజువల్ డేటాను అన్వయించడంలో వ్యక్తుల కంటే కంప్యూటర్లు మరింత ఖచ్చితమైన ప్రపంచాన్ని ఊహించండి. కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగాలు ఈ ఆలోచనను నిజం చేశాయి.
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్, AI యొక్క రెండు కీలకమైన భాగాలు. వారు కొన్నిసార్లు ఒకదానితో ఒకటి గందరగోళానికి గురవుతారు. వాటిని పరస్పరం మార్చుకుని కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
అయినప్పటికీ, అవి విభిన్న పద్ధతులతో ప్రత్యేక ప్రాంతాలు. ఈ పోస్ట్లో, మేము కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మధ్య వైరుధ్యాలను చర్చిస్తాము యంత్ర అభ్యాసం. మేము ఈ చమత్కార AI సబ్ఫీల్డ్లను అన్వేషించేటప్పుడు మాతో చేరండి.
ఈ వ్యత్యాసాన్ని మనం ఎందుకు గుర్తించాలి?
కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు యంత్ర అభ్యాసం రెండూ కృత్రిమ మేధస్సులో కీలకమైన భాగాలు. అయినప్పటికీ, వారికి వేర్వేరు పద్ధతులు మరియు లక్ష్యాలు ఉన్నాయి. వాటి మధ్య తేడాలను తెలుసుకోవడం ద్వారా మనం AI సామర్థ్యాన్ని బాగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
మరియు, మేము మా ప్రాజెక్ట్లకు సరైన సాంకేతికతను ఎంచుకోవచ్చు.
ఆ రెండింటినీ ఒక్కొక్కటిగా పరిశీలిద్దాం.
కంప్యూటర్ విజన్ని అర్థం చేసుకోవడం
దృశ్య ప్రపంచాన్ని వివరించే కంప్యూటర్ల సామర్థ్యాన్ని కంప్యూటర్ విజన్ అంటారు. ఇది డిజిటల్ ఇమేజ్లు మరియు వీడియోలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి శిక్షణ ఇచ్చే కంప్యూటర్లను కలిగి ఉంటుంది.
మనుషుల్లో కళ్లు, మెదడు ఎలా పనిచేస్తాయో అలాగే ఈ టెక్నాలజీ పనిచేస్తుంది. కంప్యూటర్లు వస్తువులు, ముఖాలు మరియు నమూనాలను గుర్తించగలవు. వారు ఫోటోల నుండి డేటాను సంగ్రహించగలరు. మరియు, వారు అల్గారిథమ్లు మరియు మోడల్లను ఉపయోగించి డేటాను మూల్యాంకనం చేస్తారు.
ఆరోగ్య సంరక్షణ, రవాణా, వినోదం మరియు భద్రతతో సహా అనేక పరిశ్రమలు కంప్యూటర్ దృష్టి నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు. ఉదాహరణకు, డ్రైవర్లెస్ కార్లకు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి మరియు అనారోగ్యాల నిర్ధారణలో వైద్యులకు సహాయం చేయడానికి కంప్యూటర్ విజన్ ఉపయోగించబడుతుంది.
కంప్యూటర్ దృష్టితో అవకాశాలు అనంతమైనవి. మరియు, మేము వారి సామర్థ్యాన్ని అన్వేషించడం మాత్రమే ప్రారంభించాము.
కంప్యూటర్ విజన్ యొక్క ప్రధాన పనులు
చిత్రం గుర్తింపు
కంప్యూటర్ దృష్టి యొక్క కీలకమైన విధి ఇమేజ్ రికగ్నిషన్. ఇది కంప్యూటర్ సిస్టమ్లకు డిజిటల్ చిత్రాలను ఎలా గుర్తించాలో మరియు వర్గీకరించాలో నేర్పుతుంది. కంప్యూటర్లు చిత్రం యొక్క భాగాలను స్వయంచాలకంగా గుర్తించగలవని ఇది సూచిస్తుంది.
వారు వస్తువులు, జంతువులు మరియు మానవుల మధ్య తేడాను గుర్తించగలరు మరియు వాటిని తగిన విధంగా లేబుల్ చేయగలరు.
అనేక పరిశ్రమలు ఇమేజ్ గుర్తింపును ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకు, చొరబాటుదారులను గుర్తించడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి భద్రతా వ్యవస్థల్లో ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ ఉపయోగించబడుతుంది. అలాగే, రోగ నిర్ధారణ మరియు చికిత్సలలో వైద్యులకు సహాయం చేయడానికి రేడియోగ్రఫీలో ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్
ఇది నిశ్చల లేదా కదిలే దృశ్య మాధ్యమంలో అంశాలను గుర్తించడం మరియు గుర్తించడం యొక్క సాంకేతికత. ఈ ఉద్యోగం కోసం దరఖాస్తులలో రోబోట్లు, స్వయంప్రతిపత్తమైన కార్లు మరియు నిఘా ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, ది నెస్ట్ కామ్ ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ని ఉపయోగించి చలనం లేదా ధ్వనిని గుర్తించినప్పుడు కస్టమర్లను హెచ్చరించే గృహ భద్రతా వ్యవస్థ.
విభజన
చిత్రాన్ని విభజించే ప్రక్రియ అనేక విభాగాలుగా విభజిస్తుంది, ప్రతి దాని ప్రత్యేక లక్షణాలతో. ఈ ఉద్యోగం కోసం దరఖాస్తులలో డాక్యుమెంట్ విశ్లేషణ, వీడియో ప్రాసెసింగ్ మరియు మెడికల్ ఇమేజింగ్ ఉన్నాయి.
ఉదాహరణకు, బాగా తెలిసిన పిక్చర్ ఎడిటింగ్ ప్రోగ్రామ్ Adobe Photoshop ఇమేజ్లోని వివిధ భాగాలను వేరుచేయడానికి మరియు ప్రతి మూలకానికి వివిధ ప్రభావాలను వర్తింపజేయడానికి విభజనను ఉపయోగిస్తుంది.
యంత్ర అభ్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం
ఒక ఉదాహరణ కృత్రిమ మేధస్సు అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్. ఇది డేటా నుండి నేర్చుకోవడం మరియు ఆ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడం కంప్యూటర్లకు బోధిస్తోంది. స్పష్టంగా కోడ్ చేయబడకుండా, కంప్యూటర్లు నిర్దిష్ట కార్యాచరణలో మెరుగ్గా ఉండటానికి ఇది గణాంక నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది.
మరో విధంగా చెప్పాలంటే, యంత్ర అభ్యాసం అనేది శిక్షణ ప్రక్రియ డేటాను గైడ్గా తీసుకుంటూ కంప్యూటర్లు సొంతంగా నేర్చుకోవాలి.
డేటా, అల్గారిథమ్లు మరియు ఫీడ్బ్యాక్ మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూడు ప్రధాన భాగాలు. ది యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం నమూనాలను గుర్తించడానికి ముందుగా డేటాసెట్పై శిక్షణ పొందాలి. రెండవది, అల్గోరిథం నేర్చుకున్న నమూనాలను ఉపయోగించి కొత్త డేటాసెట్ ఆధారంగా అంచనాలను చేస్తుంది.
అంతిమంగా, దాని అంచనాలపై అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించిన తర్వాత, అల్గోరిథం సర్దుబాట్లు చేస్తుంది. మరియు, ఇది దాని సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రధాన రకాలు
పర్యవేక్షించిన అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో, లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్ అల్గారిథమ్కు శిక్షణ ఇస్తుంది. కాబట్టి, ఇన్పుట్లు మరియు మ్యాచింగ్ అవుట్పుట్లు జతచేయబడతాయి. అవుట్పుట్లతో ఇన్పుట్లను జత చేయడం నేర్చుకున్న తర్వాత, తాజా డేటాను ఉపయోగించి అల్గోరిథం ఫలితాలను అంచనా వేయగలదు.
ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, ఆడియో రికగ్నిషన్ మరియు నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి అప్లికేషన్లు పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. Apple యొక్క వర్చువల్ అసిస్టెంట్ సిరి, ఉదాహరణకు, మీ ఆర్డర్లను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అమలు చేయడానికి పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం అనేది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితి. ఈ సందర్భంలో, ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్లు జత చేయబడని డేటాసెట్లో అల్గోరిథం బోధించబడుతుంది. అంచనాలను రూపొందించడానికి, అల్గోరిథం ముందుగా డేటాలోని నమూనాలు మరియు సహసంబంధాలను గుర్తించడం నేర్చుకోవాలి.
డేటా కంప్రెషన్, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు క్లస్టరింగ్ వంటి అప్లికేషన్లు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తాయి. ఉదాహరణకి, అమెజాన్ వినియోగదారుల కొనుగోలు చరిత్ర మరియు పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించి బ్రౌజింగ్ అలవాట్ల ఆధారంగా వస్తువులను సిఫార్సు చేస్తుంది.
ఉపబల అభ్యాసం
ఇది పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం మరియు రివార్డ్లు మరియు పెనాల్టీల రూపంలో అభిప్రాయాన్ని పొందడం. అల్గోరిథం రివార్డ్లను పెంచే మరియు జరిమానాలను తగ్గించే నిర్ణయాలు తీసుకునే సామర్థ్యాన్ని పొందుతుంది.
ఈ రకమైన మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అప్లికేషన్లలో రోబోట్లు, సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు మరియు గేమింగ్ ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, Google DeepMind ఆల్ఫాగో సాఫ్ట్వేర్ గో గేమ్ ఆడేందుకు ఉపబల అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మధ్య సంబంధం
కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఎలా ఉపయోగించగలవు?
ఆబ్జెక్ట్ ఐడెంటిఫికేషన్ మరియు పిక్చర్ వర్గీకరణతో సహా అనేక కంప్యూటర్ విజన్ టాస్క్లు మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగిస్తాయి. ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికత యొక్క సాధారణ రూపం కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు (CNNలు).
ఇది చిత్రాలలో నమూనాలు మరియు లక్షణాలను గుర్తించగలదు.
ఉదాహరణకి, గూగుల్ పిక్చర్స్ యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించుకుంటుంది. ఇది ప్రస్తుతం ఉన్న అంశాలు మరియు వ్యక్తుల ఆధారంగా ఫోటోగ్రాఫ్లను స్వయంచాలకంగా గుర్తిస్తుంది మరియు వర్గీకరిస్తుంది.
వాస్తవ ప్రపంచంలో కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్స్
అనేక వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు కంప్యూటర్ దృష్టి మరియు యంత్ర అభ్యాసాన్ని మిళితం చేస్తాయి. ఒక గొప్ప ఉదాహరణ సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు. వారు కంప్యూటర్ విజన్తో రోడ్డుపై ఉన్న వస్తువులను గుర్తించి పర్యవేక్షిస్తారు.
మరియు, వారు ఆ సమాచారం ఆధారంగా తీర్పులు ఇవ్వడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగిస్తారు. Waymo ఆల్ఫాబెట్ యాజమాన్యంలోని సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ కంపెనీ. ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్ మరియు మ్యాపింగ్ కోసం, ఇది కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రెండింటినీ మిళితం చేస్తుంది.
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ వైద్య పరిశ్రమలో కూడా కలిసి ఉపయోగించబడతాయి. వారు వైద్య చిత్రాలను పరిశీలించడానికి మరియు రోగ నిర్ధారణలో సహాయం చేయడానికి నిపుణులకు సహాయం చేస్తారు. ఉదాహరణకు, FDA- ఆమోదించిన డయాగ్నస్టిక్ టూల్ IDx-DR రెటీనా చిత్రాలను పరిశీలించడానికి మరియు డయాబెటిక్ రెటినోపతిని కనుగొనడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. నిర్లక్ష్యం చేస్తే అంధత్వం ఏర్పడే పరిస్థితి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ మధ్య తేడాలు
ఉపయోగించిన డేటా రకాలు
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించే డేటా రకాలు విభిన్నంగా ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ సంఖ్యా, వచనం మరియు ఆడియో డేటాతో సహా అనేక రకాల డేటా రకాలను నిర్వహించగలదు.
అయితే, కంప్యూటర్ దృష్టి కేంద్రీకరిస్తుంది దృశ్య డేటా ఫోటోలు మరియు వీడియోలను ఇష్టపడండి.
ప్రతి ఫీల్డ్ యొక్క లక్ష్యాలు
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ వివిధ లక్ష్యాలను కలిగి ఉంటాయి. కంప్యూటర్ దృష్టి యొక్క ప్రధాన లక్ష్యాలు విజువల్ ఇన్పుట్ను విశ్లేషించడం మరియు గ్రహించడం. వీటిలో ఆబ్జెక్ట్ రికగ్నిషన్, మోషన్ ట్రాకింగ్ మరియు పిక్చర్ అనాలిసిస్ కూడా ఉన్నాయి.
అయితే, అన్ని రకాల కార్యకలాపాలకు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపసమితిగా కంప్యూటర్ విజన్
ఇది ఒక ప్రత్యేక ప్రాంతం అయితే, కంప్యూటర్ విజన్ కూడా మెషీన్ లెర్నింగ్లో భాగంగా కనిపిస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఉపయోగించే అనేక పద్ధతులు మరియు వనరులు-ఉదా లోతైన అభ్యాసం, న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు క్లస్టరింగ్- కంప్యూటర్ విజన్ని రూపొందించడానికి కూడా ఉపయోగించబడతాయి.
ముందుకు ఉత్తేజకరమైన అవకాశాలు
వారి ఖండన సంభావ్యత మరింత ఆకర్షణీయంగా పెరుగుతోంది. కొత్త టెక్నాలజీల అభివృద్ధితో, మేము అద్భుతమైన అప్లికేషన్లను చూడగలమని ఆశించవచ్చు.
ఈ ఖండన ముఖ్యంగా ఆసక్తికరంగా ఉన్న ఒక ఫీల్డ్ రోబోటిక్స్. సంక్లిష్టమైన పరిసరాలను నావిగేట్ చేయడానికి రోబోలను అనుమతించడంలో కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తాయి.
వారు మరింత స్వతంత్రంగా పెరిగేకొద్దీ వస్తువులు మరియు మానవులతో సంకర్షణ చెందుతారు. వివిధ పనులలో మరింత సమర్థవంతంగా పనిచేసే రోబోట్లను మనం చూడగలము.
మరొక చమత్కార సంభావ్యత వర్చువల్ రియాలిటీ. కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషీన్ లెర్నింగ్, విజువల్ ఇన్పుట్ను గుర్తించి విశ్లేషించే సామర్థ్యంతో, మానవులు వర్చువల్ పరిసరాలతో మరింత సహజంగా మరియు సహజంగా నిమగ్నమయ్యేలా చేయవచ్చు. వాస్తవ మరియు వర్చువల్ ప్రపంచాలను సజావుగా కలపడానికి అనుమతించే అప్లికేషన్లను మేము చూస్తాము. ఇది వినోదం, విద్య మరియు ఇతర ప్రయోజనాల కోసం కొత్త అవకాశాలను తెస్తుంది.
కంప్యూటర్ విజన్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు చాలా వాగ్దానాలను కలిగి ఉంది. రాబోయే సంవత్సరాల్లో ఈ డొమైన్ల యొక్క మరిన్ని విశేషమైన ఉపయోగాలను మేము చూస్తాము.
సమాధానం ఇవ్వూ