Vizual ma'lumotlarni sharhlashda kompyuterlar odamlardan ko'ra aniqroq bo'lgan dunyoni tasavvur qiling. Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish sohalari bu g'oyani haqiqatga aylantirdi.
Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish AIning ikkita muhim tarkibiy qismidir. Ular ba'zan bir-biri bilan chalkashib ketishadi. Ular hatto bir-birining o'rnida ham ishlatilishi mumkin.
Biroq, ular alohida usullarga ega bo'lgan alohida hududlardir. Ushbu postda biz kompyuterni ko'rish va o'rtasidagi kontrastlarni muhokama qilamiz kompyuterni o'rganish. Ushbu qiziqarli sun'iy intellekt kichik sohalarini o'rganayotganimizda bizga qo'shiling.
Nima uchun biz bu farqni qilishimiz kerak?
Kompyuterni ko'rish ham, mashinani o'rganish ham sun'iy intellektning muhim qismlaridir. Biroq, ular turli xil uslub va maqsadlarga ega. Ularning orasidagi farqlarni bilish orqali biz sun'iy intellektning imkoniyatlaridan yaxshiroq foydalanishimiz mumkin.
Va biz loyihalarimiz uchun to'g'ri texnologiyani tanlashimiz mumkin.
Keling, ikkalasini birma-bir ko'rib chiqaylik.
Kompyuter ko'rinishini tushunish
Kompyuterlarning vizual dunyoni talqin qilish qobiliyati kompyuterni ko'rish deb nomlanadi. U raqamli tasvirlar va videolarni tushunish va tahlil qilish uchun kompyuterlarni o'rgatishni o'z ichiga oladi.
Ushbu texnologiya odamlarda ko'zlar va miyalar qanday ishlashi kabi ishlaydi. Kompyuterlar ob'ektlar, yuzlar va naqshlarni taniy oladi. Ular fotosuratlardan ma'lumotlarni olishlari mumkin. Va ular algoritmlar va modellar yordamida ma'lumotlarni baholaydilar.
Sog'liqni saqlash, transport, o'yin-kulgi va xavfsizlikni o'z ichiga olgan bir qancha sohalar kompyuter ko'rishdan foyda olishlari mumkin. Misol uchun, kompyuterni ko'rish haydovchisiz mashinalarni boshqarish va shifokorlarga kasalliklarni tashxislashda yordam berish uchun ishlatiladi.
Kompyuterni ko'rish imkoniyatlari cheksizdir. Va biz ularning salohiyatini o'rganishni endi boshladik.
Kompyuter ko'rishning asosiy vazifalari
Tasvirni aniqlash
Kompyuterni ko'rishning muhim vazifasi tasvirni aniqlashdir. Bu kompyuter tizimlariga raqamli rasmlarni tanib olish va tasniflashni o'rgatadi. Bu shuni anglatadiki, kompyuterlar rasmning tarkibiy qismlarini avtomatik ravishda tanib olish qobiliyatiga ega.
Ular ob'ektlarni, hayvonlarni va odamlarni ajrata oladilar va ularni mos ravishda belgilashlari mumkin.
Bir nechta sohalar tasvirni aniqlashdan foydalanadi. Masalan, tasvirni aniqlash xavfsizlik tizimlarida buzg'unchilarni aniqlash va kuzatish uchun ishlatiladi. Shuningdek, u rentgenografiyada shifokorlarga tashxis qo'yish va davolashda yordam berish uchun ishlatiladi.
Ob'ektni aniqlash
Bu harakatsiz yoki harakatlanuvchi vizual muhitda narsalarni joylashtirish va tanib olish texnikasi. Ushbu ish uchun arizalar robotlar, avtonom avtomobillar va kuzatuvni o'z ichiga oladi. Masalan, Nest Cam ob'ektni aniqlash yordamida harakat yoki tovushni aniqlaganda mijozlarni ogohlantiruvchi uy xavfsizlik tizimi.
Segmentatsiya
Rasmni segmentlarga bo'lish jarayoni uni har biri o'ziga xos xususiyatlarga ega bo'lgan ko'plab segmentlarga bo'lishdir. Ushbu ish uchun arizalar hujjatlarni tahlil qilish, videoni qayta ishlash va tibbiy tasvirni o'z ichiga oladi.
Masalan, taniqli rasmni tahrirlash dasturi Adobe fotoshop Tasvirdagi turli komponentlarni ajratish va har bir elementga turli effektlarni qo'llash uchun segmentatsiyadan foydalanadi.
Mashinani o'rganishni tushunish
Bir misol sun'iy intellekt mashinani o'rganishdir. Bu kompyuterlarni ma'lumotlardan o'rganishni o'rgatadi va shu ma'lumotlarga asoslangan bashoratlarni shakllantiradi. Aniq kodlanmagan holda, u kompyuterlarga ma'lum bir faoliyatni yaxshilashga yordam berish uchun statistik modellardan foydalanadi.
Boshqacha qilib aytganda, mashinani o'rganish - bu o'qitish jarayoni kompyuterlar o'zlari o'rganishlari va ma'lumotlarni o'zlariga qo'llanma sifatida qabul qilishlari.
Ma'lumotlar, algoritmlar va fikr-mulohazalar mashinani o'rganishning uchta asosiy komponentidir. The mashinada o'rganish algoritmi avval namunalarni aniqlash uchun ma'lumotlar to'plamida o'qitilishi kerak. Ikkinchidan, algoritm o'rganilgan naqshlardan foydalangan holda yangi ma'lumotlar to'plamiga asoslangan holda bashorat qiladi.
Oxir-oqibat, uning bashoratlari bo'yicha fikr-mulohazalarni olgandan so'ng, algoritm tuzatishlar kiritadi. Va bu uning samaradorligini oshiradi.
Mashinani o'rganishning asosiy turlari
Boshqariladigan o'rganish
Nazorat ostidagi o'rganishda etiketli ma'lumotlar to'plami algoritmni o'rgatadi. Shunday qilib, kirishlar va mos keladigan chiqishlar birlashtiriladi. Kirishlarni chiqishlar bilan bog'lashni o'rgangach, algoritm yangi ma'lumotlardan foydalangan holda natijalarni bashorat qilishi mumkin.
Tasvirni aniqlash, audioni aniqlash va tabiiy tilni qayta ishlash kabi ilovalar nazorat ostida o'rganishni qo'llaydi. Apple virtual yordamchisi Siri, masalan, sizning buyruqlaringizni sharhlash va bajarish uchun nazorat ostida o'rganishdan foydalanadi.
Boshqarmasdan o'rganish
Nazoratsiz o'rganish mashinani o'rganishning kichik to'plamidir. Bunday holda, algoritm kirish va chiqishlar juftlashtirilmagan ma'lumotlar to'plamida o'rgatiladi. Bashoratlarni yaratish uchun algoritm avval ma'lumotlardagi naqsh va korrelyatsiyalarni tan olishni o'rganishi kerak.
Ma'lumotlarni siqish, anomaliyalarni aniqlash va klasterlash kabi ilovalar nazoratsiz o'rganishni qo'llaydi. Masalan; misol uchun, Amazon nazoratsiz ta'limdan foydalangan holda iste'molchilarga ularning xarid qilish tarixi va ko'rish odatlari asosida tovarlarni tavsiya qiladi.
Mustahkamlashni o'rganish
Bu atrof-muhit bilan o'zaro aloqada bo'lishni va mukofotlar va jazolar shaklida fikr-mulohazalarni olishni o'z ichiga oladi. Algoritm mukofotlarni oshiradigan va jazolarni kamaytiradigan qarorlar qabul qilish qobiliyatini oladi.
Ushbu turdagi mashinalarni o'rganish uchun ilovalar robotlar, o'zini o'zi boshqaradigan mashinalar va o'yinlarni o'z ichiga oladi. Masalan, Google DeepMind AlphaGo dasturiy ta'minot Go o'yinini o'ynash uchun mustahkamlovchi o'rganishdan foydalanadi.
Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish o'rtasidagi bog'liqlik
Kompyuterni ko'rish vazifalari mashinani o'rganish algoritmlaridan qanday foydalanishi mumkin?
Kompyuterni ko'rishning bir nechta vazifalari, jumladan, ob'ektni identifikatsiyalash va rasmlarni toifalarga ajratish, mashinani o'rganishdan foydalanadi. Mashinani o'rganish texnikasining keng tarqalgan shakli qo'llaniladi konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN).
U rasmlardagi naqsh va xususiyatlarni aniqlay oladi.
Masalan, Google rasmlari mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanadi. U fotosuratlarni mavjud narsalar va shaxslarga qarab avtomatik ravishda taniydi va tasniflaydi.
Haqiqiy dunyoda kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganishni qo'llash
Bir nechta real ilovalar kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganishni birlashtiradi. Ajoyib misol - o'zini o'zi boshqaradigan avtomobillar. Ular kompyuterni ko'rish orqali yo'lda narsalarni aniqlaydilar va kuzatadilar.
Va ular ushbu ma'lumotlar asosida hukm chiqarish uchun mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanadilar. Waymo Alphabet kompaniyasiga tegishli avtomashinalar firmasi. Ob'ektni aniqlash va xaritalash uchun u kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganishni birlashtiradi.
Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish tibbiyot sanoatida ham birgalikda qo'llaniladi. Ular mutaxassislarga tibbiy rasmlarni tekshirish va tashxis qo'yishda yordam berishadi. Masalan, FDA tomonidan tasdiqlangan IDx-DR diagnostika vositasi retinal rasmlarni tekshirish va diabetik retinopatiyani aniqlash uchun mashinani o'rganishdan foydalanadi. Bu, agar e'tibor bermasa, ko'rlikka olib kelishi mumkin bo'lgan holat.
Mashinani o'rganish va kompyuterni ko'rish o'rtasidagi farqlar
Ishlatilgan ma'lumotlar turlari
Kompyuter ko'rish va mashinani o'rganish qo'llaniladigan ma'lumotlar turlari farq qiladi. Mashinani o'rganish turli xil ma'lumotlar turlarini, jumladan raqamli, matnli va audio ma'lumotlarni boshqarishi mumkin.
Biroq, kompyuter ko'rish faqat diqqatni jamlaydi vizual ma'lumotlar fotosuratlar va videolar kabi.
Har bir sohaning maqsadlari
Mashinani o'rganish va kompyuterni ko'rish turli maqsadlarga ega. Kompyuter ko'rishning asosiy maqsadlari vizual kirishni tahlil qilish va tushunishdir. Bular, shuningdek, ob'ektni aniqlash, harakatni kuzatish va rasm tahlilini o'z ichiga oladi.
Biroq, mashinani o'rganish algoritmlari barcha turdagi faoliyat uchun ishlatilishi mumkin.
Kompyuterni ko'rish mashinani o'rganishning kichik to'plami sifatida
Bu alohida soha bo'lsa-da, kompyuterni ko'rish ham mashinani o'rganishning bir qismi sifatida qaraladi.
Mashinani o'rganishda qo'llaniladigan bir qancha usullar va manbalar, masalan chuqur o'rganish, neyron tarmoqlari va klasterlash - kompyuter ko'rishni yaratish uchun ham qo'llaniladi.
Oldinda qiziqarli imkoniyatlar
Ularning kesishish imkoniyatlari yanada jozibali bo'lib bormoqda. Yangi texnologiyalarning rivojlanishi bilan biz ajoyib ilovalarni ko'rishni kutishimiz mumkin.
Bu chorraha ayniqsa qiziqarli bo'lgan sohalardan biri robototexnikadir. Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish robotlarga murakkab muhitda harakat qilish imkonini berishda muhim rol o'ynaydi.
Ular mustaqil o'sib ulg'aygan sayin ob'ektlar va odamlar bilan o'zaro aloqada bo'lishadi. Biz turli ishlarda samaraliroq bo'lgan robotlarni ko'rishni kutishimiz mumkin.
Yana bir qiziqarli potentsial virtual haqiqatdir. Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish vizual kirishni aniqlash va tahlil qilish qobiliyatiga ega bo'lib, odamlarga virtual muhit bilan yanada tabiiy va intuitiv tarzda shug'ullanish imkonini beradi. Biz haqiqiy va virtual olamlarni muammosiz birlashtirishga imkon beruvchi ilovalarni ko'ramiz. Bu o'yin-kulgi, ta'lim va boshqa maqsadlar uchun yangi imkoniyatlarni ochib beradi.
Kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish kelajagi juda ko'p va'da beradi. Kelgusi yillarda biz ushbu domenlardan yanada ajoyib foydalanishni ko'ramiz.
Leave a Reply