Hãy tưởng tượng một thế giới nơi máy tính chính xác hơn con người trong việc diễn giải dữ liệu trực quan. Các lĩnh vực thị giác máy tính và học máy đã biến ý tưởng này thành hiện thực.
Thị giác máy tính và học máy, là hai thành phần quan trọng của AI. Họ đôi khi nhầm lẫn với nhau. Chúng thậm chí có thể được sử dụng thay thế cho nhau.
Tuy nhiên, chúng là những khu vực riêng biệt với các phương pháp riêng biệt. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ thảo luận về sự tương phản giữa thị giác máy tính và học máy. Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi khám phá những lĩnh vực AI hấp dẫn này.
Tại sao chúng ta cần tạo ra sự khác biệt này?
Cả thị giác máy tính và học máy đều là những phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, họ có các phương pháp và mục tiêu khác nhau. Bằng cách biết sự khác biệt giữa chúng, chúng ta có thể sử dụng tiềm năng của AI tốt hơn.
Và, chúng ta có thể chọn công nghệ phù hợp cho các dự án của mình.
Chúng ta hãy đi qua cả hai từng cái một.
Hiểu thị giác máy tính
Khả năng diễn giải thế giới hình ảnh của máy tính được gọi là thị giác máy tính. Nó bao gồm đào tạo máy tính để hiểu và phân tích hình ảnh và video kỹ thuật số.
Công nghệ này hoạt động giống như cách hoạt động của mắt và não ở người. Máy tính có thể nhận dạng các đối tượng, khuôn mặt và mẫu. Họ có thể trích xuất dữ liệu từ ảnh. Và, họ đánh giá dữ liệu bằng các thuật toán và mô hình.
Một số ngành công nghiệp, bao gồm chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải, giải trí và an ninh, có thể được hưởng lợi từ thị giác máy tính. Ví dụ, thị giác máy tính được sử dụng để hướng dẫn ô tô không người lái và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh.
Các khả năng với tầm nhìn máy tính là vô hạn. Và, chúng tôi mới chỉ bắt đầu khám phá tiềm năng của chúng.
Nhiệm vụ chính của thị giác máy tính
Nhận dạng hình ảnh
Một chức năng quan trọng của thị giác máy tính là nhận dạng hình ảnh. Nó dạy các hệ thống máy tính cách nhận biết và phân loại các bức ảnh kỹ thuật số. Điều này ngụ ý rằng máy tính có khả năng tự động nhận dạng các thành phần của hình ảnh.
Họ có thể phân biệt giữa các đồ vật, động vật và con người và gọi tên chúng một cách thích hợp.
Một số ngành công nghiệp sử dụng nhận dạng hình ảnh. Chẳng hạn, nhận dạng hình ảnh được sử dụng trong các hệ thống bảo mật để xác định và theo dõi những kẻ xâm nhập. Ngoài ra, nó được sử dụng trong chụp X quang để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và điều trị.
Phát hiện đối tượng
Đó là kỹ thuật định vị và nhận dạng các mục trong phương tiện trực quan tĩnh hoặc chuyển động. Các ứng dụng cho công việc này bao gồm robot, ô tô tự lái và giám sát. Ví dụ, các Nest Cam là một hệ thống an ninh gia đình cảnh báo cho khách hàng khi phát hiện chuyển động hoặc âm thanh bằng tính năng phát hiện đối tượng.
PHÂN LOẠI
Quá trình phân đoạn ảnh là chia nó thành nhiều phân đoạn, mỗi phân đoạn có các thuộc tính riêng. Các ứng dụng cho công việc này bao gồm phân tích tài liệu, xử lý video và hình ảnh y tế.
Ví dụ, chương trình chỉnh sửa ảnh nổi tiếng Adobe Photoshop sử dụng phân đoạn để cô lập các thành phần khác nhau trong một hình ảnh và áp dụng các hiệu ứng khác nhau cho từng thành phần.
Hiểu về học máy
Một ví dụ của trí tuệ nhân tạo là máy học. Nó đang dạy máy tính học hỏi từ dữ liệu và hình thành các dự đoán dựa trên dữ liệu đó. Không được mã hóa rõ ràng, nó sử dụng các mô hình thống kê để giúp máy tính hoạt động tốt hơn trong một hoạt động cụ thể.
Theo một cách khác, học máy là quá trình đào tạo máy tính tự học trong khi lấy dữ liệu làm hướng dẫn.
Dữ liệu, thuật toán và phản hồi là ba thành phần chính của học máy. Các thuật toán học máy trước tiên phải được đào tạo trên một tập dữ liệu để xác định các mẫu. Thứ hai, thuật toán đưa ra dự đoán dựa trên tập dữ liệu mới bằng cách sử dụng các mẫu đã học.
Cuối cùng, sau khi nhận được phản hồi về dự đoán của nó, thuật toán sẽ điều chỉnh. Và, nó tăng cường hiệu quả của nó.
Các loại máy học chính
Học tập có giám sát
Trong học tập có giám sát, một tập dữ liệu được gắn nhãn huấn luyện thuật toán. Vì vậy, đầu vào và đầu ra phù hợp được ghép nối. Sau khi học cách ghép nối đầu vào với đầu ra, thuật toán có thể dự đoán kết quả bằng cách sử dụng dữ liệu mới.
Các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, nhận dạng âm thanh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng phương pháp học có giám sát. trợ lý ảo của Apple Siri, ví dụ, sử dụng học tập có giám sát để giải thích và thực hiện mệnh lệnh của bạn.
Học tập không giám sát
Học không giám sát là một tập hợp con của học máy. Trong trường hợp này, thuật toán được dạy trên tập dữ liệu mà đầu vào và đầu ra không được ghép nối. Để tạo dự đoán, trước tiên thuật toán phải học cách nhận dạng các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu.
Các ứng dụng như nén dữ liệu, phát hiện bất thường và phân cụm sử dụng phương pháp học không giám sát. Ví dụ, đàn bà gan dạ đề xuất hàng hóa cho người tiêu dùng dựa trên lịch sử mua hàng và thói quen duyệt web của họ bằng cách học không giám sát.
Học tăng cường
Nó liên quan đến việc tương tác với môi trường và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng và hình phạt. Thuật toán đạt được khả năng đưa ra quyết định tăng phần thưởng và giảm hình phạt.
Các ứng dụng cho loại máy học này bao gồm rô-bốt, ô tô tự lái và chơi game. Chẳng hạn, Google DeepMind's AlphaGo phần mềm sử dụng học tăng cường để chơi trò chơi cờ vây.
Mối quan hệ giữa thị giác máy tính và học máy
Làm thế nào các nhiệm vụ thị giác máy tính có thể sử dụng thuật toán học máy?
Một số tác vụ thị giác máy tính, bao gồm nhận dạng đối tượng và phân loại hình ảnh, sử dụng máy học. Một hình thức phổ biến của kỹ thuật học máy được sử dụng là mạng nơ ron phức hợp (CNN).
Nó có thể xác định các mẫu và đặc điểm trong hình ảnh.
Ví dụ, Google Hình ảnh sử dụng các thuật toán học máy. Nó tự động nhận dạng và phân loại ảnh dựa trên các vật phẩm và cá nhân có mặt.
Các ứng dụng của thị giác máy tính và học máy trong thế giới thực
Một số ứng dụng trong thế giới thực kết hợp thị giác máy tính và học máy. Một ví dụ tuyệt vời là xe tự lái. Họ xác định và giám sát mọi thứ trên đường bằng thị giác máy tính.
Và, họ sử dụng các thuật toán học máy để đưa ra phán đoán dựa trên thông tin đó. Waymo là hãng xe tự lái thuộc sở hữu của Alphabet. Để nhận dạng và lập bản đồ đối tượng, nó kết hợp cả thị giác máy tính và học máy.
Thị giác máy tính và học máy cũng được sử dụng cùng nhau trong ngành y tế. Họ giúp các chuyên gia kiểm tra hình ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán. Chẳng hạn, công cụ chẩn đoán IDx-DR được FDA chấp thuận sử dụng công nghệ máy học để kiểm tra hình ảnh võng mạc và tìm bệnh võng mạc tiểu đường. Đó là một tình trạng, nếu bỏ qua, có thể dẫn đến mù lòa.
Sự khác biệt giữa Machine Learning và Computer Vision
Các loại dữ liệu được sử dụng
Các loại dữ liệu mà thị giác máy tính và học máy sử dụng khác nhau. Máy học có thể xử lý nhiều loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu số, văn bản và âm thanh.
Tuy nhiên, thị giác máy tính chỉ tập trung vào dữ liệu trực quan như ảnh và video.
Mục tiêu của từng lĩnh vực
Học máy và thị giác máy tính có nhiều mục tiêu khác nhau. Mục tiêu chính của thị giác máy tính là phân tích và hiểu đầu vào trực quan. Chúng cũng bao gồm nhận dạng đối tượng, theo dõi chuyển động và phân tích hình ảnh.
Tuy nhiên, các thuật toán học máy có thể được sử dụng cho tất cả các loại hoạt động.
Thị giác máy tính như một tập hợp con của học máy
Mặc dù là một lĩnh vực riêng biệt nhưng thị giác máy tính cũng được coi là một phần của học máy.
Một số phương pháp và tài nguyên được sử dụng trong học máy—chẳng hạn như học kĩ càng, mạng thần kinh và phân cụm—cũng được sử dụng để tạo thị giác máy tính.
Khả năng thú vị phía trước
Tiềm năng cho giao điểm của họ đang phát triển hấp dẫn hơn. Với sự tiến bộ của các công nghệ mới, chúng ta có thể mong đợi được thấy những ứng dụng ngoạn mục.
Một lĩnh vực mà giao điểm này đặc biệt thú vị là người máy. Thị giác máy tính và học máy sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép robot điều hướng môi trường xung quanh phức tạp.
Chúng sẽ tương tác với đồ vật và con người khi chúng trở nên độc lập hơn. Chúng ta có thể mong đợi thấy những robot hiệu quả hơn trong nhiều công việc khác nhau.
Một tiềm năng hấp dẫn khác là thực tế ảo. Thị giác máy tính và học máy, với khả năng xác định và phân tích đầu vào trực quan, có thể cho phép con người tương tác với môi trường ảo một cách tự nhiên và trực quan hơn. Chúng ta sẽ thấy các ứng dụng cho phép chúng ta kết hợp nhuần nhuyễn giữa thế giới thực và ảo. Nó sẽ mang lại những khả năng mới cho giải trí, giáo dục và các mục đích khác.
Tương lai của thị giác máy tính và học máy có rất nhiều hứa hẹn. Chúng ta sẽ thấy những ứng dụng đáng chú ý hơn nữa của các miền này trong những năm tới.
Bình luận