Bilgisayarların görsel verileri yorumlamada insanlardan daha doğru sonuçlar verdiği bir dünya hayal edin. Bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi alanları bu fikri gerçeğe dönüştürdü.
Bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi, yapay zekanın iki önemli bileşenidir. Bazen birbirleriyle karıştırılırlar. Hatta birbirlerinin yerine kullanılabilirler.
Ancak, farklı yöntemlerle ayrı alanlardır. Bu yazıda, bilgisayarla görme ve görüntü arasındaki zıtlıkları tartışacağız. makine öğrenme. Bu ilgi çekici AI alt alanlarını keşfederken bize katılın.
Neden Bu Ayrımı Yapmamız Gerekiyor?
Hem bilgisayar görüşü hem de makine öğrenimi, yapay zekanın çok önemli parçalarıdır. Ancak, farklı metodolojileri ve amaçları vardır. Aralarındaki farkları bilerek yapay zekanın potansiyelini daha iyi kullanabiliriz.
Ve projelerimiz için doğru teknolojiyi seçebiliyoruz.
İkisini tek tek inceleyelim.
Görüntü İşlemeyi Anlamak
Bilgisayarların görsel dünyayı yorumlama kapasitesi bilgisayar görüşü olarak bilinir. Dijital görüntüleri ve videoları anlamak ve analiz etmek için eğitim bilgisayarları içerir.
Bu teknoloji insanlarda gözlerin ve beynin nasıl çalıştığı gibi çalışıyor. Bilgisayarlar nesneleri, yüzleri ve desenleri tanıyabilir. Fotoğraflardan veri çıkarabilirler. Ve algoritmalar ve modeller kullanarak verileri değerlendirirler.
Sağlık, ulaşım, eğlence ve güvenlik dahil olmak üzere birçok sektör bilgisayar görüşünden yararlanabilir. Örneğin, sürücüsüz arabalara rehberlik etmek ve hastalıkların teşhisinde doktorlara yardımcı olmak için bilgisayar görüşü kullanılır.
Bilgisayar görüşü ile olasılıklar sınırsızdır. Ve biz onların potansiyellerini keşfetmeye yeni başladık.
Bilgisayarla Görmenin Ana Görevleri
Görüntü Tanıma
Bilgisayar görüşünün çok önemli bir işlevi görüntü tanımadır. Bilgisayar sistemlerine dijital resimlerin nasıl tanınacağını ve sınıflandırılacağını öğretir. Bu, bilgisayarların bir resmin bileşenlerini otomatik olarak tanıma yeteneğine sahip olduğu anlamına gelir.
Nesneleri, hayvanları ve insanları ayırt edebilir ve uygun şekilde etiketleyebilirler.
Birçok endüstri görüntü tanıma kullanır. Örneğin, güvenlik sistemlerinde davetsiz misafirleri tespit etmek ve izlemek için görüntü tanıma kullanılır. Ayrıca radyografide doktorlara tanı ve tedavilerde yardımcı olması için kullanılmaktadır.
Nesne algılama
Hareketsiz veya hareketli bir görsel ortamdaki öğeleri bulma ve tanıma tekniğidir. Bu iş için başvurular robotları, otonom arabaları ve gözetimi içerir. Örneğin, Nest Cam nesne algılamayı kullanarak hareket veya ses algıladığında müşterileri uyaran bir ev güvenlik sistemidir.
Bölünme
Bir resmi bölümlere ayırma işlemi, onu her biri benzersiz özelliklere sahip olan birçok bölüme ayırmaktır. Bu iş için başvurular arasında belge analizi, video işleme ve tıbbi görüntüleme yer alır.
Örneğin, ünlü resim düzenleme programı Adobe Photoshop bir görüntüdeki çeşitli bileşenleri izole etmek ve her öğeye çeşitli efektler uygulamak için segmentasyon kullanır.
Makine Öğrenimini Anlamak
Bir örnek yapay zeka makine öğrenmesidir. Bilgisayarlara verilerden öğrenmeyi ve bu verilere dayalı tahminler oluşturmayı öğretiyor. Açıkça kodlanmadan, bilgisayarların belirli bir etkinlikte daha iyi olmasına yardımcı olmak için istatistiksel modeller kullanır.
Başka bir deyişle, makine öğrenimi eğitim sürecidir bilgisayarlar, verileri kılavuz olarak alırken kendi başlarına öğrenmelerini sağlar.
Veriler, algoritmalar ve geri bildirim, makine öğreniminin üç ana bileşenidir. bu makine öğrenimi algoritması kalıpları tanımlamak için önce bir veri kümesi üzerinde eğitilmelidir. İkincisi, algoritma, öğrenilen kalıpları kullanarak yeni bir veri kümesine dayalı tahminler yapar.
Nihayetinde, tahminleri hakkında geri bildirim aldıktan sonra, algoritma ayarlamalar yapar. Ve etkinliğini arttırır.
Ana Makine Öğrenimi Türleri
Denetimli Öğrenme
Denetimli öğrenmede, etiketli bir veri kümesi algoritmayı eğitir. Böylece, girdiler ve eşleşen çıktılar eşleştirilir. Algoritma, girdileri çıktılarla eşleştirmeyi öğrendikten sonra, yeni verileri kullanarak sonuçları tahmin edebilir.
Görüntü tanıma, ses tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalar denetimli öğrenmeyi kullanır. Apple'ın sanal asistanı Siriörneğin, siparişlerinizi yorumlamak ve yerine getirmek için denetimli öğrenmeyi kullanır.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bu durumda algoritma, girdi ve çıktıların eşleşmediği bir veri kümesi üzerinde öğretilir. Tahminler oluşturmak için, algoritmanın önce verilerdeki kalıpları ve korelasyonları tanımayı öğrenmesi gerekir.
Veri sıkıştırma, anormallik tespiti ve kümeleme gibi uygulamalar denetimsiz öğrenmeyi kullanır. Örneğin, Amazon denetimsiz öğrenmeyi kullanarak tüketicilere satın alma geçmişlerine ve göz atma alışkanlıklarına göre ürünler önerir.
Takviye öğrenimi
Çevre ile etkileşime girmeyi ve ödüller ve cezalar şeklinde geri bildirim almayı içerir. Algoritma, ödülleri artıran ve cezaları azaltan kararlar alma yeteneği kazanır.
Bu tür makine öğrenimine yönelik uygulamalar arasında robotlar, sürücüsüz arabalar ve oyunlar yer alır. Örneğin, Google DeepMind'ın AlphaGo yazılım, Go oyununu oynamak için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanır.
Bilgisayarla Görme ve Makine Öğrenimi Arasındaki İlişki
Bilgisayarla Görü Görevleri Makine Öğrenimi Algoritmalarını Nasıl Kullanabilir?
Nesne tanımlama ve resim kategorizasyonu da dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarla görme görevleri, makine öğrenimini kullanır. Kullanılan yaygın bir makine öğrenimi tekniği biçimi, evrişimli sinir ağları (CNN'ler).
Resimlerdeki desenleri ve özellikleri tanımlayabilir.
Örneğin, Google Resimleri makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Fotoğrafları mevcut öğelere ve kişilere göre otomatik olarak tanır ve sınıflandırır.
Gerçek dünyada bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi uygulamaları
Birkaç gerçek dünya uygulaması, bilgisayarla görme ve makine öğrenimini birleştirir. Harika bir örnek, sürücüsüz arabalardır. Yoldaki şeyleri bilgisayar görüşü ile tanımlıyor ve izliyorlar.
Ve bu bilgilere dayanarak yargılarda bulunmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanırlar. Waymo Alphabet'in sahip olduğu sürücüsüz otomobil firmasıdır. Nesne tanıma ve haritalama için hem bilgisayar görüşünü hem de makine öğrenimini birleştirir.
Bilgisayarla görme ve makine öğrenimi tıp sektöründe de birlikte kullanılmaktadır. Profesyonellerin tıbbi resimleri incelemelerine ve tanıya yardımcı olmalarına yardımcı olurlar. Örneğin, FDA onaylı teşhis aracı IDx-DR, retina resimlerini incelemek ve diyabetik retinopatiyi bulmak için makine öğrenimini kullanır. Göz ardı edildiğinde körlüğe neden olabilen bir durumdur.
Makine Öğrenimi ve Bilgisayarla Görü Arasındaki Farklar
Kullanılan Veri Türleri
Bilgisayar görüşü ve makine öğreniminin kullandığı veri türleri farklıdır. Makine öğrenimi, sayısal, metin ve ses verileri dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini işleyebilir.
Ancak, bilgisayar görüşü yalnızca görsel veri fotoğraf ve video gibi.
Her Alanın Hedefleri
Makine öğrenimi ve bilgisayarla görmenin çeşitli amaçları vardır. Bilgisayarla görmenin ana hedefleri, görsel girdiyi analiz etmek ve anlamaktır. Bunlar ayrıca nesne tanıma, hareket izleme ve resim analizini içerir.
Ancak makine öğrenimi algoritmaları her türlü etkinlik için kullanılabilir.
Makine Öğreniminin Bir Alt Kümesi Olarak Görüntü İşleme
Ayrı bir alan olmakla birlikte, bilgisayarla görme de makine öğreniminin bir parçası olarak görülmektedir.
Makine öğreniminde kullanılan yöntemlerden ve kaynaklardan birkaçı — örneğin derin öğrenme, sinir ağları ve kümeleme—bilgisayar görüşü oluşturmak için de kullanılır.
Heyecan Verici Olasılıklar
Kesişme potansiyeli daha büyüleyici hale geliyor. Yeni teknolojilerin gelişmesiyle, muhteşem uygulamalar görmeyi bekleyebiliriz.
Bu kesişimin özellikle ilgi çekici olduğu alanlardan biri de robotiktir. Bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi, robotların karmaşık ortamlarda gezinmesine izin vermede önemli bir rol oynayacaktır.
Daha bağımsız hale geldikçe nesnelerle ve insanlarla etkileşime girecekler. Çeşitli ev işlerinde daha verimli olan robotlar görmeyi bekleyebiliriz.
Bir başka ilgi çekici potansiyel de sanal gerçekliktir. Görsel girdiyi tanımlama ve analiz etme kapasiteleriyle bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi, insanların sanal çevreyle daha doğal ve sezgisel bir şekilde etkileşim kurmasına olanak sağlayabilir. Gerçek ve sanal dünyaları sorunsuz bir şekilde birleştirmemizi sağlayan uygulamaları göreceğiz. Eğlence, eğitim ve diğer amaçlar için yeni olanaklar getirecektir.
Bilgisayar görüşü ve makine öğreniminin geleceği pek çok umut vaat ediyor. Önümüzdeki yıllarda bu alan adlarının daha da dikkat çekici kullanımlarını göreceğiz.
Yorum bırak