ایک ایسی دنیا کا تصور کریں جہاں کمپیوٹر بصری ڈیٹا کی تشریح کرنے میں لوگوں سے زیادہ درست ہیں۔ کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کے شعبوں نے اس خیال کو حقیقت بنا دیا ہے۔
کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ، AI کے دو اہم اجزاء ہیں۔ وہ بعض اوقات ایک دوسرے سے الجھ جاتے ہیں۔ وہ ایک دوسرے کے بدلے بھی استعمال ہو سکتے ہیں۔
تاہم، وہ الگ الگ علاقے ہیں جن کے الگ الگ طریقے ہیں۔ اس پوسٹ میں، ہم کمپیوٹر ویژن اور کے درمیان تضادات پر تبادلہ خیال کریں گے۔ مشین لرننگ. ہمارے ساتھ شامل ہوں جب ہم ان دلچسپ AI ذیلی فیلڈز کو دریافت کریں۔
ہمیں یہ فرق کرنے کی ضرورت کیوں ہے؟
کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ دونوں مصنوعی ذہانت کے اہم حصے ہیں۔ پھر بھی، ان کے مختلف طریقہ کار اور مقاصد ہیں۔ ان کے درمیان فرق کو جان کر ہم AI کی صلاحیت کو بہتر طریقے سے استعمال کر سکتے ہیں۔
اور، ہم اپنے منصوبوں کے لیے صحیح ٹیکنالوجی کا انتخاب کر سکتے ہیں۔
آئیے ایک ایک کرکے ان دونوں پر چلتے ہیں۔
کمپیوٹر وژن کو سمجھنا
کمپیوٹر کی بصری دنیا کی تشریح کرنے کی صلاحیت کو کمپیوٹر ویژن کہا جاتا ہے۔ اس میں ڈیجیٹل امیجز اور ویڈیوز کو سمجھنے اور تجزیہ کرنے کے لیے کمپیوٹر کی تربیت شامل ہے۔
یہ ٹیکنالوجی اس طرح کام کرتی ہے کہ انسانوں میں آنکھیں اور دماغ کیسے کام کرتے ہیں۔ کمپیوٹر اشیاء، چہروں اور نمونوں کو پہچان سکتا ہے۔ وہ تصاویر سے ڈیٹا نکال سکتے ہیں۔ اور، وہ الگورتھم اور ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کا جائزہ لیتے ہیں۔
کئی صنعتیں، بشمول صحت کی دیکھ بھال، نقل و حمل، تفریح، اور سیکورٹی، کمپیوٹر وژن سے فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، کمپیوٹر ویژن کا استعمال بغیر ڈرائیور والی کاروں کی رہنمائی اور بیماریوں کی تشخیص میں ڈاکٹروں کی مدد کے لیے کیا جاتا ہے۔
کمپیوٹر وژن کے ساتھ امکانات لامحدود ہیں۔ اور، ہم نے صرف ان کی صلاحیت کو تلاش کرنا شروع کیا ہے۔
کمپیوٹر وژن کے اہم کام
تصویری شناخت
کمپیوٹر ویژن کا ایک اہم کام تصویر کی شناخت ہے۔ یہ کمپیوٹر سسٹم کو سکھاتا ہے کہ ڈیجیٹل تصویروں کو کیسے پہچانا جائے اور ان کی درجہ بندی کی جائے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ کمپیوٹر تصویر کے اجزاء کو خود بخود پہچاننے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
وہ اشیاء، جانوروں اور انسانوں کے درمیان فرق کر سکتے ہیں اور ان پر مناسب لیبل لگا سکتے ہیں۔
کئی صنعتیں تصویر کی شناخت کا کام کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، تصویر کی شناخت کا استعمال سیکیورٹی سسٹمز میں گھسنے والوں کی شناخت اور ٹریک کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ نیز، یہ ریڈیوگرافی میں ڈاکٹروں کی تشخیص اور علاج میں مدد کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
آبجیکٹ کا پتہ لگانا
یہ ایک ساکن یا حرکت پذیر بصری میڈیا میں اشیاء کو تلاش کرنے اور پہچاننے کی تکنیک ہے۔ اس نوکری کے لیے درخواستوں میں روبوٹ، خود مختار کاریں اور نگرانی شامل ہیں۔ مثال کے طور پر، نیس کیمرے ایک گھریلو حفاظتی نظام ہے جو صارفین کو خبردار کرتا ہے جب یہ آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے ذریعے حرکت یا آواز کا پتہ لگاتا ہے۔
قطعہ
تصویر کو الگ کرنے کا عمل اسے کئی حصوں میں تقسیم کر رہا ہے، ہر ایک اپنی منفرد خصوصیات کے ساتھ۔ اس نوکری کے لیے درخواستوں میں دستاویزات کا تجزیہ، ویڈیو پروسیسنگ، اور میڈیکل امیجنگ شامل ہیں۔
مثال کے طور پر، معروف تصویری ایڈیٹنگ پروگرام ایڈوب فوٹوشاپ ایک تصویر کے اندر مختلف اجزاء کو الگ کرنے اور ہر عنصر پر مختلف اثرات لاگو کرنے کے لیے سیگمنٹیشن کا استعمال کرتا ہے۔
مشین لرننگ کو سمجھنا
کی ایک مثال مصنوعی ذہانت مشین لرننگ ہے۔ یہ کمپیوٹر کو ڈیٹا سے سیکھنا اور اس ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں بنانا سکھا رہا ہے۔ واضح طور پر کوڈ کیے بغیر، یہ کمپیوٹرز کو کسی خاص سرگرمی میں بہتر بنانے میں مدد کے لیے شماریاتی ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔
اسے دوسرے طریقے سے ڈالیں، مشین لرننگ تربیت کا عمل ہے۔ ڈیٹا کو اپنے گائیڈ کے طور پر لیتے ہوئے کمپیوٹرز خود سیکھیں۔
ڈیٹا، الگورتھم اور فیڈ بیک مشین لرننگ کے تین اہم اجزاء ہیں۔ دی مشین لرننگ الگورتھم پیٹرن کی شناخت کے لیے پہلے ڈیٹاسیٹ پر تربیت یافتہ ہونا ضروری ہے۔ دوسرا، الگورتھم سیکھے ہوئے نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے نئے ڈیٹاسیٹ کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کرتا ہے۔
بالآخر، اپنی پیشین گوئیوں پر رائے حاصل کرنے کے بعد، الگورتھم ایڈجسٹمنٹ کرتا ہے۔ اور، یہ اس کی کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔
مشین لرننگ کی اہم اقسام
زیر نگرانی سیکھنا
زیر نگرانی سیکھنے میں، ایک لیبل لگا ڈیٹاسیٹ الگورتھم کو تربیت دیتا ہے۔ لہذا، ان پٹ اور مماثل آؤٹ پٹس جوڑا جاتا ہے۔ ان پٹ کو آؤٹ پٹ کے ساتھ جوڑنا سیکھنے کے بعد، الگورتھم تازہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے نتائج کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔
امیج کی شناخت، آڈیو ریکگنیشن، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ جیسی ایپلی کیشنز زیر نگرانی سیکھنے کو ملازمت دیتی ہیں۔ ایپل کا ورچوئل اسسٹنٹ سریمثال کے طور پر، آپ کے احکامات کی تشریح کرنے اور ان پر عمل درآمد کرنے کے لیے زیر نگرانی سیکھنے کا کام کرتا ہے۔
غیر سروے شدہ سیکھنا
غیر زیر نگرانی لرننگ مشین لرننگ کا سب سیٹ ہے۔ اس صورت میں، الگورتھم کو ڈیٹاسیٹ پر پڑھایا جاتا ہے جہاں ان پٹ اور آؤٹ پٹس کو جوڑا نہیں بنایا جاتا ہے۔ پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے، الگورتھم کو پہلے ڈیٹا میں پیٹرن اور ارتباط کو پہچاننا سیکھنا چاہیے۔
ڈیٹا کمپریشن، بے ضابطگی کا پتہ لگانے، اور کلسٹرنگ جیسی ایپلی کیشنز غیر زیر نگرانی سیکھنے کو ملازمت دیتی ہیں۔ مثال کے طور پر، ایمیزون صارفین کو ان کی خریداری کی سرگزشت اور غیر نگرانی شدہ سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے براؤزنگ کی عادات کی بنیاد پر سامان کی سفارش کرتا ہے۔
کمک سیکھنا
اس میں ماحول کے ساتھ بات چیت کرنا اور انعامات اور جرمانے کی صورت میں رائے حاصل کرنا شامل ہے۔ الگورتھم ایسے فیصلے کرنے کی صلاحیت حاصل کرتا ہے جو انعامات کو بڑھاتا ہے اور جرمانے کو کم کرتا ہے۔
اس قسم کی مشین لرننگ کے لیے ایپلی کیشنز میں روبوٹ، سیلف ڈرائیونگ کاریں اور گیمنگ شامل ہیں۔ مثال کے طور پر، گوگل ڈیپ مائنڈز AlphaGo سافٹ ویئر گو گیم کھیلنے کے لیے کمک سیکھنے کو ملازمت دیتا ہے۔
کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کے درمیان تعلق
کمپیوٹر وژن ٹاسکس مشین لرننگ الگورتھم کیسے استعمال کر سکتے ہیں؟
کمپیوٹر ویژن کے کئی کام، بشمول آبجیکٹ کی شناخت اور تصویر کی درجہ بندی، مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہیں۔ مشین لرننگ تکنیک کی ایک عام شکل ہے جو استعمال کی جاتی ہے۔ convolutional عصبی نیٹ ورک (CNNs)
یہ تصویروں میں پیٹرن اور خصوصیات کی شناخت کرسکتا ہے۔
مثال کے طور پر، گوگل تصاویر مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتا ہے۔ یہ موجود اشیاء اور افراد کی بنیاد پر تصاویر کو خود بخود پہچانتا اور ان کی درجہ بندی کرتا ہے۔
حقیقی دنیا میں کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ کی ایپلی کیشنز
کئی حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ کو یکجا کرتی ہیں۔ ایک بڑی مثال خود چلانے والی کاریں ہیں۔ وہ کمپیوٹر ویژن سے سڑک پر موجود چیزوں کی شناخت اور نگرانی کرتے ہیں۔
اور، وہ اس معلومات کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ واہمو الفابیٹ کی ملکیت ایک خود سے چلنے والی کار فرم ہے۔ آبجیکٹ کی شناخت اور نقشہ سازی کے لیے، یہ کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ دونوں کو یکجا کرتا ہے۔
کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ کو میڈیکل انڈسٹری میں بھی ایک ساتھ استعمال کیا جاتا ہے۔ وہ پیشہ ور افراد کو طبی تصویروں کا معائنہ کرنے اور تشخیص میں مدد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، FDA سے منظور شدہ تشخیصی ٹول IDx-DR ریٹنا تصویروں کی جانچ کرنے اور ذیابیطس ریٹینوپیتھی تلاش کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ایک ایسی حالت ہے کہ اگر نظر انداز کیا جائے تو اندھا پن ہو سکتا ہے۔
مشین لرننگ اور کمپیوٹر ویژن کے درمیان فرق
ملازم ڈیٹا کی اقسام
ڈیٹا کی وہ اقسام جو کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ استعمال کرتی ہیں مختلف ہیں۔ مشین لرننگ مختلف قسم کے ڈیٹا کو سنبھال سکتی ہے، بشمول عددی، متن، اور آڈیو ڈیٹا۔
تاہم، کمپیوٹر وژن صرف پر توجہ مرکوز کرتا ہے بصری ڈیٹا تصاویر اور ویڈیوز کی طرح.
ہر فیلڈ کے اہداف
مشین لرننگ اور کمپیوٹر ویژن کے مختلف مقاصد ہوتے ہیں۔ کمپیوٹر وژن کے بنیادی مقاصد بصری ان پٹ کا تجزیہ اور سمجھنا ہیں۔ ان میں آبجیکٹ ریکگنیشن، موشن ٹریکنگ اور تصویر کا تجزیہ بھی شامل ہے۔
تاہم، مشین لرننگ الگورتھم کو ہر قسم کی سرگرمیوں کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
مشین لرننگ کے ذیلی سیٹ کے طور پر کمپیوٹر ویژن
جبکہ یہ ایک الگ علاقہ ہے، کمپیوٹر ویژن کو بھی مشین لرننگ کے ایک حصے کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔
مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے کئی طریقے اور وسائل—جیسے گہری سیکھنےعصبی نیٹ ورکس، اور کلسٹرنگ بھی کمپیوٹر وژن بنانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔
آگے دلچسپ امکانات
ان کے چوراہے کی صلاحیت مزید دلکش بڑھ رہی ہے۔ نئی ٹیکنالوجیز کی ترقی کے ساتھ، ہم شاندار ایپلی کیشنز دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں۔
ایک فیلڈ جہاں یہ چوراہا خاص طور پر دلچسپ ہے وہ روبوٹکس ہے۔ کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ روبوٹس کو پیچیدہ ماحول میں نیویگیٹ کرنے کی اجازت دینے میں اہم کردار ادا کرے گی۔
وہ اشیاء اور انسانوں کے ساتھ بات چیت کریں گے کیونکہ وہ زیادہ خود مختار ہو جائیں گے۔ ہم ایسے روبوٹ دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں جو مختلف کاموں میں زیادہ کارآمد ہوں۔
ایک اور دلچسپ صلاحیت ورچوئل رئیلٹی ہے۔ کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ، بصری ان پٹ کی شناخت اور تجزیہ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، انسانوں کو زیادہ فطری اور بدیہی طور پر ورچوئل ماحول کے ساتھ مشغول ہونے کی اجازت دے سکتی ہے۔ ہم ایسی ایپلی کیشنز دیکھیں گے جو ہمیں حقیقی اور ورچوئل دنیا کو آسانی سے یکجا کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ یہ تفریح، تعلیم اور دیگر مقاصد کے لیے نئے امکانات پیدا کرے گا۔
کمپیوٹر وژن اور مشین لرننگ کا مستقبل بہت زیادہ وعدہ کرتا ہے۔ ہم اگلے سالوں میں ان ڈومینز کے مزید قابل ذکر استعمال دیکھیں گے۔
جواب دیجئے