Isipin ang isang mundo kung saan ang mga computer ay mas tumpak kaysa sa mga tao sa pagbibigay-kahulugan sa visual na data. Ginawa ng mga larangan ng computer vision at machine learning ang ideyang ito na isang katotohanan.
Ang computer vision at machine learning, ay dalawang mahalagang bahagi ng AI. Minsan nalilito sila sa isa't isa. Maaari pa nga silang magamit nang palitan.
Gayunpaman, ang mga ito ay hiwalay na mga lugar na may natatanging mga pamamaraan. Sa post na ito, tatalakayin natin ang mga kaibahan sa pagitan ng computer vision at machine learning. Sumali sa amin habang ginalugad namin ang mga nakakaintriga na AI subfield na ito.
Bakit Kailangan Nating Gawin itong Pagkakaiba?
Parehong mahalagang bahagi ng artificial intelligence ang computer vision at machine learning. Gayunpaman, mayroon silang iba't ibang mga pamamaraan at layunin. Sa pamamagitan ng pag-alam sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga ito, mas mahusay nating magagamit ang potensyal ng AI.
At, mapipili natin ang tamang teknolohiya para sa ating mga proyekto.
Isa-isahin natin silang dalawa.
Pag-unawa sa Computer Vision
Ang kapasidad ng mga computer na bigyang-kahulugan ang visual na mundo ay kilala bilang computer vision. Kabilang dito ang pagsasanay sa mga computer upang maunawaan at suriin ang mga digital na larawan at video.
Gumagana ang teknolohiyang ito tulad ng kung paano gumagana ang mga mata at utak sa mga tao. Makikilala ng mga computer ang mga bagay, mukha, at pattern. Maaari silang mag-extract ng data mula sa mga larawan. At, sinusuri nila ang data gamit ang mga algorithm at modelo.
Maraming industriya, kabilang ang pangangalagang pangkalusugan, transportasyon, libangan, at seguridad, ang maaaring makinabang sa computer vision. Halimbawa, ginagamit ang computer vision para gabayan ang mga walang driver na sasakyan at tulungan ang mga doktor sa pag-diagnose ng mga sakit.
Ang mga posibilidad sa computer vision ay walang hangganan. At, nagsimula pa lamang kaming tuklasin ang kanilang potensyal.
Pangunahing Gawain ng Computer Vision
Pagkilala sa Imahe
Ang isang mahalagang function ng computer vision ay ang pagkilala sa imahe. Itinuturo nito ang mga computer system kung paano kilalanin at ikategorya ang mga digital na larawan. Ito ay nagpapahiwatig na ang mga computer ay may kakayahang awtomatikong makilala ang mga bahagi ng isang larawan.
Maaari silang makilala sa pagitan ng mga bagay, hayop, at tao, at lagyan ng label ang mga ito nang naaangkop.
Maraming industriya ang gumagamit ng pagkilala sa imahe. Halimbawa, ginagamit ang pagkilala ng imahe sa mga sistema ng seguridad upang matukoy at masubaybayan ang mga nanghihimasok. Gayundin, ginagamit ito sa radiography upang tulungan ang mga doktor sa pagsusuri at paggamot.
Detection ng Bagay
Ito ay ang pamamaraan ng paghahanap at pagkilala ng mga bagay sa isang tahimik o gumagalaw na visual na media. Kasama sa mga aplikasyon para sa trabahong ito ang mga robot, autonomous na sasakyan, at pagsubaybay. Halimbawa, ang Nest Cam ay isang sistema ng seguridad sa bahay na nag-aalerto sa mga customer kapag naka-detect ito ng paggalaw o tunog gamit ang object detection.
Pagkakahati
Ang proseso ng pagse-segment ng isang larawan ay hinahati ito sa maraming mga segment, bawat isa ay may mga natatanging katangian nito. Kasama sa mga aplikasyon para sa trabahong ito ang pagsusuri ng dokumento, pagpoproseso ng video, at medikal na imaging.
Halimbawa, ang kilalang programa sa pag-edit ng larawan Adobe Photoshop gumagamit ng segmentation upang ihiwalay ang iba't ibang bahagi sa loob ng isang imahe at maglapat ng iba't ibang mga epekto sa bawat elemento.
Pag-unawa sa Machine Learning
Isang halimbawa ng artificial intelligence ay machine learning. Ito ay nagtuturo sa mga computer na matuto mula sa data at bumuo ng mga hula batay sa data na iyon. Nang hindi tahasang naka-code, gumagamit ito ng mga istatistikal na modelo upang matulungan ang mga computer na maging mas mahusay sa isang partikular na aktibidad.
Upang ilagay ito sa ibang paraan, machine learning ay ang proseso ng pagsasanay mga computer upang matuto nang mag-isa habang kumukuha ng data bilang kanilang gabay.
Ang data, algorithm, at feedback ay ang tatlong pangunahing bahagi ng machine learning. Ang algorithm sa pag-aaral ng machine dapat munang sanayin sa isang dataset upang matukoy ang mga pattern. Pangalawa, ang algorithm ay gumagawa ng mga hula batay sa isang bagong dataset gamit ang mga natutunang pattern.
Sa huli, pagkatapos makatanggap ng feedback sa mga hula nito, ang algorithm ay gumagawa ng mga pagsasaayos. At, pinahuhusay nito ang kahusayan nito.
Pangunahing Uri ng Machine Learning
Pinangangasiwaang Pag-aaral
Sa pinangangasiwaang pag-aaral, sinasanay ng may label na dataset ang algorithm. Kaya, ang mga input at pagtutugma ng mga output ay ipinares. Pagkatapos matutong ipares ang mga input sa mga output, mahuhulaan ng algorithm ang mga resulta gamit ang bagong data.
Ang mga application tulad ng pagkilala sa imahe, pagkilala sa audio, at pagpoproseso ng natural na wika ay gumagamit ng pinangangasiwaang pag-aaral. Ang virtual assistant ng Apple Siri, halimbawa, gumagamit ng pinangangasiwaang pag-aaral upang bigyang-kahulugan at isakatuparan ang iyong mga utos.
Hindi suportadong Pag-aaral
Ang unsupervised learning ay isang subset ng machine learning. Sa kasong ito, ang algorithm ay itinuro sa isang dataset kung saan ang mga input at output ay hindi ipinares. Upang makabuo ng mga hula, dapat munang matutunan ng algorithm na kilalanin ang mga pattern at ugnayan sa data.
Ang mga application tulad ng data compression, anomaly detection, at clustering ay gumagamit ng hindi pinangangasiwaang pag-aaral. Halimbawa, Birago nagrerekomenda ng mga produkto sa mga mamimili batay sa kanilang kasaysayan ng pagbili at mga gawi sa pagba-browse gamit ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral.
Pag-aaral ng pagpapalakas
Kabilang dito ang pakikipag-ugnayan sa kapaligiran at pagkuha ng feedback sa anyo ng mga gantimpala at mga parusa. Ang algorithm ay nakakakuha ng kakayahang gumawa ng mga desisyon na nagpapataas ng mga gantimpala at nagpapababa ng mga parusa.
Kasama sa mga application para sa ganitong uri ng machine learning ang mga robot, self-driving na kotse, at gaming. Halimbawa, ang Google DeepMind's AlphaGo Ang software ay gumagamit ng reinforcement learning para maglaro ng Go.
Relasyon sa Pagitan ng Computer Vision at Machine Learning
Paano Magagamit ng Mga Gawain sa Computer Vision ang Machine Learning Algorithm?
Maraming mga gawain sa computer vision, kabilang ang pagkilala sa bagay at pagkakategorya ng larawan, ang gumagamit ng machine learning. Ang isang karaniwang paraan ng machine learning technique na ginagamit ay convolutional neural network (mga CNN).
Maaari itong matukoy ang mga pattern at katangian sa mga larawan.
Halimbawa, Mga Larawan sa Google gumagamit ng mga machine learning algorithm. Awtomatiko nitong kinikilala at inuuri ang mga litrato batay sa mga item at indibidwal na naroroon.
Mga aplikasyon ng computer vision at machine learning sa totoong mundo
Pinagsasama ng ilang real-world na application ang computer vision at machine learning. Ang isang magandang halimbawa ay ang mga self-driving na kotse. Tinutukoy at sinusubaybayan nila ang mga bagay sa kalsada gamit ang computer vision.
At, gumagamit sila ng mga algorithm sa pag-aaral ng machine upang gumawa ng mga paghatol batay sa impormasyong iyon. Waymo ay isang self-driving car firm na pag-aari ng Alphabet. Para sa pagkilala sa bagay at pagmamapa, pinagsasama nito ang computer vision at machine learning.
Ang computer vision at machine learning ay ginagamit din nang magkasama sa industriyang medikal. Tinutulungan nila ang mga propesyonal na suriin ang mga medikal na larawan at tumulong sa pagsusuri. Halimbawa, ang diagnostic tool na inaprubahan ng FDA na IDx-DR ay gumagamit ng machine learning para suriin ang mga retinal na larawan at hanapin ang diabetic retinopathy. Ito ay isang kondisyon na, kung hindi papansinin, ay maaaring magresulta sa pagkabulag.
Mga Pagkakaiba sa Pagitan ng Machine Learning at Computer Vision
Mga Uri ng Data na Ginamit
Magkaiba ang mga uri ng data na ginagamit ng computer vision at machine learning. Maaaring pangasiwaan ng machine learning ang iba't ibang uri ng data, kabilang ang numerical, text, at audio data.
Gayunpaman, ang computer vision ay nakatuon lamang sa biswal na datos tulad ng mga larawan at video.
Mga Layunin ng Bawat Larangan
Ang machine learning at computer vision ay may iba't ibang layunin. Ang pangunahing layunin ng computer vision ay pag-aralan at maunawaan ang visual input. Kasama rin dito ang pagkilala sa bagay, pagsubaybay sa paggalaw, at pagsusuri ng larawan.
Gayunpaman, maaaring gamitin ang mga machine learning algorithm para sa lahat ng uri ng aktibidad.
Computer Vision bilang Subset ng Machine Learning
Bagama't ito ay isang hiwalay na lugar, nakikita rin ang computer vision bilang bahagi ng machine learning.
Ilan sa mga pamamaraan at mapagkukunang ginagamit sa machine learning—gaya ng malalim na pag-aaral, mga neural network, at clustering—ay ginagamit din upang lumikha ng computer vision.
Nakatutuwang mga Posibilidad sa hinaharap
Ang potensyal para sa kanilang intersection ay lumalaki nang mas kaakit-akit. Sa pagsulong ng mga bagong teknolohiya, maaari nating asahan na makakita ng mga kamangha-manghang aplikasyon.
Ang isang larangan kung saan ang intersection na ito ay lalong kawili-wili ay robotics. Malaki ang papel na ginagampanan ng computer vision at machine learning sa pagbibigay-daan sa mga robot na mag-navigate sa kumplikadong kapaligiran.
Makikipag-ugnayan sila sa mga bagay at tao habang sila ay nagiging mas independyente. Maaari nating asahan na makakita ng mga robot na mas mahusay sa iba't ibang gawain.
Ang isa pang nakakaintriga na potensyal ay virtual reality. Ang computer vision at machine learning, na may kakayahang tumukoy at magsuri ng visual input, ay maaaring magbigay-daan sa mga tao na makipag-ugnayan sa virtual na kapaligiran nang mas natural at intuitively. Makakakita kami ng mga application na nagbibigay-daan sa aming maayos na pagsamahin ang aktwal at virtual na mundo. Maglalabas ito ng mga bagong posibilidad para sa libangan, edukasyon, at iba pang layunin.
Maraming pangako ang kinabukasan ng computer vision at machine learning. Makakakita tayo ng higit pang kahanga-hangang paggamit ng mga domain na ito sa mga susunod na taon.
Mag-iwan ng Sagot