Уявіть собі світ, де комп’ютери точніше, ніж люди, інтерпретують візуальні дані. Сфери комп’ютерного зору та машинного навчання зробили цю ідею реальністю.
Комп’ютерне зір і машинне навчання є двома ключовими компонентами ШІ. Їх іноді плутають між собою. Їх можна навіть використовувати як взаємозамінні.
Однак це окремі сфери з різними методами. У цій публікації ми обговоримо контрасти між комп’ютерним зором і навчання за допомогою машини. Приєднуйтесь до нас, коли ми досліджуємо ці інтригуючі підполя ШІ.
Чому ми повинні робити це розрізнення?
І комп’ютерний зір, і машинне навчання є ключовими частинами штучного інтелекту. Проте вони мають різні методології та цілі. Знаючи відмінності між ними, ми можемо краще використовувати потенціал ШІ.
І ми можемо вибрати правильну технологію для наших проектів.
Давайте переглянемо їх обох по черзі.
Розуміння комп’ютерного зору
Здатність комп’ютерів інтерпретувати візуальний світ відома як комп’ютерний зір. Він включає навчання комп’ютерів для розуміння та аналізу цифрових зображень і відео.
Ця технологія працює так само, як очі та мозок у людей. Комп’ютери можуть розпізнавати об’єкти, обличчя та візерунки. Вони можуть отримувати дані з фотографій. І вони оцінюють дані за допомогою алгоритмів і моделей.
Кілька галузей, зокрема охорона здоров’я, транспорт, розваги та безпека, можуть отримати вигоду від комп’ютерного зору. Наприклад, комп’ютерний зір використовується для керування безпілотними автомобілями та допомоги лікарям у діагностиці захворювань.
Можливості комп’ютерного зору безмежні. І ми тільки почали досліджувати їхній потенціал.
Основні завдання комп'ютерного зору
Розпізнавання зображень
Вирішальною функцією комп’ютерного зору є розпізнавання зображень. Він навчає комп’ютерні системи розпізнавати та класифікувати цифрові зображення. Це означає, що комп’ютери здатні автоматично розпізнавати компоненти зображення.
Вони можуть розрізняти предмети, тварин і людей і позначати їх належним чином.
У кількох галузях промисловості використовується розпізнавання зображень. Наприклад, розпізнавання зображень використовується в системах безпеки для ідентифікації та відстеження зловмисників. Крім того, він використовується в рентгенографії, щоб допомогти лікарям у діагностиці та лікуванні.
Виявлення об'єктів
Це техніка визначення місцезнаходження та розпізнавання предметів у нерухомому або рухомому візуальному носії. Програми для цієї роботи включають роботи, автономні автомобілі та спостереження. Наприклад, Nest Cam це система домашньої безпеки, яка сповіщає клієнтів про рух або звук за допомогою функції виявлення об’єктів.
Сегментація
Процес сегментації зображення розбиває його на багато сегментів, кожен зі своїми унікальними властивостями. Програми для цієї роботи включають аналіз документів, обробку відео та медичне зображення.
Наприклад, відома програма для редагування картинок Adobe Photoshop використовує сегментацію для ізоляції різних компонентів усередині зображення та застосування різних ефектів до кожного елемента.
Розуміння машинного навчання
Один з прикладів штучний інтелект це машинне навчання. Це навчання комп’ютерів навчатися на даних і формувати прогнози на основі цих даних. Не будучи явно закодованим, він використовує статистичні моделі, щоб допомогти комп’ютерам покращити певну діяльність.
Іншими словами, машинне навчання - це процес навчання комп’ютери навчаються самостійно, використовуючи дані як керівництво.
Дані, алгоритми та зворотній зв’язок є трьома основними компонентами машинного навчання. The алгоритм машинного навчання спочатку потрібно навчитися на наборі даних, щоб ідентифікувати шаблони. По-друге, алгоритм робить прогнози на основі нового набору даних, використовуючи вивчені шаблони.
Зрештою, отримавши відгуки про свої прогнози, алгоритм вносить корективи. І це підвищує його ефективність.
Основні типи машинного навчання
Навчання під наглядом
Під час навчання під наглядом набір даних з мітками навчає алгоритм. Таким чином, входи та відповідні виходи поєднані. Навчившись поєднувати вхідні дані з вихідними, алгоритм може передбачати результати, використовуючи свіжі дані.
Такі програми, як розпізнавання зображень, розпізнавання звуку та обробка природної мови, використовують контрольоване навчання. Віртуальний помічник Apple Siri, наприклад, використовує навчання під наглядом, щоб інтерпретувати та виконувати ваші накази.
Навчання без нагляду
Навчання без нагляду є підмножиною машинного навчання. У цьому випадку алгоритм навчається на наборі даних, де вхідні та вихідні дані не поєднані. Щоб генерувати прогнози, алгоритм повинен спочатку навчитися розпізнавати закономірності та кореляції в даних.
Такі програми, як стиснення даних, виявлення аномалій і кластеризація, використовують неконтрольоване навчання. Наприклад, Amazon рекомендує товари споживачам на основі їх історії покупок і звичок веб-перегляду за допомогою неконтрольованого навчання.
Підсилення навчання
Це передбачає взаємодію з навколишнім середовищем та отримання зворотного зв’язку у вигляді винагород і покарань. Алгоритм отримує можливість приймати рішення, які збільшують винагороди та зменшують штрафи.
Програми для такого типу машинного навчання включають роботи, безпілотні автомобілі та ігри. Наприклад, Google DeepMind AlphaGo програмне забезпечення використовує навчання з підкріпленням, щоб грати в гру Go.
Зв'язок між комп'ютерним зором і машинним навчанням
Як завдання комп’ютерного зору можуть використовувати алгоритми машинного навчання?
Кілька завдань комп’ютерного зору, включаючи ідентифікацію об’єктів і категоризацію зображень, використовують машинне навчання. Поширеною формою техніки машинного навчання є згорткові нейронні мережі (CNN).
Він може ідентифікувати шаблони та характеристики на малюнках.
Так, наприклад, Google Pictures використовує алгоритми машинного навчання. Він автоматично розпізнає та класифікує фотографії на основі присутніх предметів і осіб.
Застосування комп’ютерного зору та машинного навчання в реальному світі
Кілька реальних додатків поєднують комп’ютерне бачення та машинне навчання. Чудовим прикладом є безпілотні автомобілі. Вони ідентифікують і контролюють речі на дорозі за допомогою комп’ютерного зору.
І вони використовують алгоритми машинного навчання, щоб робити висновки на основі цієї інформації. Веймо це фірма з виробництва безпілотних автомобілів, що належить Alphabet. Для розпізнавання об’єктів і картографування він поєднує комп’ютерний зір і машинне навчання.
Комп’ютерний зір і машинне навчання використовуються разом і в медичній промисловості. Вони допомагають фахівцям вивчати медичні знімки та допомагають поставити діагноз. Наприклад, схвалений FDA діагностичний інструмент IDx-DR використовує машинне навчання для дослідження зображень сітківки та виявлення діабетичної ретинопатії. Це стан, якщо його ігнорувати, може призвести до сліпоти.
Відмінності між машинним навчанням і комп’ютерним зором
Типи використовуваних даних
Типи даних, які використовують комп’ютерне зір і машинне навчання, відрізняються. Машинне навчання може обробляти різні типи даних, включаючи числові, текстові та аудіодані.
Однак комп'ютерний зір концентрується лише на візуальні дані як фотографії та відео.
Цілі кожного поля
Машинне навчання та комп’ютерне зір мають різні цілі. Основні цілі комп’ютерного зору – аналізувати та розуміти візуальні дані. Сюди також входять розпізнавання об’єктів, відстеження руху та аналіз зображення.
Однак алгоритми машинного навчання можна використовувати для всіх видів діяльності.
Комп’ютерне бачення як підмножина машинного навчання
Хоча це окрема область, комп’ютерний зір також розглядається як частина машинного навчання.
Кілька методів і ресурсів, які використовуються в машинному навчанні, як-от глибоке навчання, нейронні мережі та кластеризація — також використовуються для створення комп’ютерного зору.
Попереду захоплюючі можливості
Потенціал їхнього перетину стає все більш захоплюючим. З розвитком нових технологій ми можемо очікувати вражаючих застосувань.
Однією з сфер, де це перетин є особливо цікавим, є робототехніка. Комп’ютерний зір і машинне навчання відіграватимуть важливу роль у дозволі роботам орієнтуватися в складному середовищі.
Вони будуть взаємодіяти з предметами та людьми, стаючи більш незалежними. Ми можемо очікувати, що побачимо роботів, які будуть більш ефективними в різних роботах.
Інший інтригуючий потенціал – віртуальна реальність. Комп’ютерне зір і машинне навчання, завдяки своїй здатності ідентифікувати й аналізувати візуальні дані, можуть дозволити людям взаємодіяти з віртуальним оточенням більш природно та інтуїтивно. Ми побачимо програми, які дозволяють плавно поєднувати реальний і віртуальний світи. Це відкриє нові можливості для розваг, освіти та інших цілей.
Майбутнє комп’ютерного зору та машинного навчання багатообіцяюче. У наступні роки ми побачимо ще більше використання цих доменів.
залишити коментар