想象一个计算机在解释视觉数据方面比人更准确的世界。 计算机视觉和机器学习领域使这个想法成为现实。
计算机视觉和机器学习是人工智能的两个重要组成部分。 他们有时会相互混淆。 它们甚至可以互换使用。
然而,它们是不同的领域,具有不同的方法。 在这篇文章中,我们将讨论计算机视觉和 机器学习。 加入我们,探索这些有趣的人工智能子领域。
为什么我们需要做出这种区分?
计算机视觉和机器学习都是人工智能的重要组成部分。 然而,他们有不同的方法和目标。 通过了解它们之间的差异,我们可以更好地利用 AI 的潜力。
而且,我们可以为我们的项目选择合适的技术。
让我们一一回顾。
了解计算机视觉
计算机解释视觉世界的能力被称为计算机视觉。 它包括训练计算机理解和分析数字图像和视频。
这项技术的工作原理类似于人类眼睛和大脑的工作方式。 计算机可以识别物体、面孔和图案。 他们可以从照片中提取数据。 并且,他们使用算法和模型评估数据。
包括医疗保健、交通、娱乐和安全在内的多个行业都可以从计算机视觉中受益。 例如,计算机视觉用于引导无人驾驶汽车和协助医生诊断疾病。
计算机视觉的可能性是无限的。 而且,我们才刚刚开始探索它们的潜力。
计算机视觉的主要任务
图像识别
计算机视觉的一个重要功能是图像识别。 它教计算机系统如何识别和分类数字图片。 这意味着计算机能够自动识别图片的组成部分。
他们可以区分物体、动物和人类,并适当地给它们贴上标签。
一些行业使用图像识别。 例如,图像识别在安全系统中用于识别和跟踪入侵者。 此外,它还用于放射线照相,以协助医生进行诊断和治疗。
物体检测
它是在静止或移动的视觉媒体中定位和识别项目的技术。 这项工作的应用包括机器人、自动驾驶汽车和监控。 例如, Nest Cam 是一种家庭安全系统,当它使用物体检测检测到运动或声音时会提醒客户。
用户分类
分割图片的过程是将其分成许多片段,每个片段都有其独特的属性。 这项工作的应用包括文档分析、视频处理和医学成像。
比如著名的图片编辑程序 Adobe公司的Photoshop 使用分割来隔离图像中的各种组件并对每个元素应用各种效果。
了解机器学习
一个例子 人工智能 是机器学习。 它正在教计算机从数据中学习并根据该数据形成预测。 在没有明确编码的情况下,它采用统计模型来帮助计算机在特定活动中做得更好。
换一种方式, 机器学习就是训练的过程 计算机在以数据为指导的同时自行学习。
数据、算法和反馈是机器学习的三个主要组成部分。 这 机器学习算法 必须首先在数据集上进行训练以识别模式。 其次,该算法使用学习到的模式基于新数据集进行预测。
最终,在收到有关其预测的反馈后,该算法会进行调整。 而且,它提高了效率。
机器学习的主要类型
监督学习
在监督学习中,标记的数据集训练算法。 因此,输入和匹配输出是成对的。 在学会将输入与输出配对后,该算法可以使用新数据预测结果。
图像识别、音频识别和自然语言处理等应用程序采用监督学习。 苹果的虚拟助手 Siri,例如,采用监督学习来解释和执行您的命令。
无监督学习
无监督学习是机器学习的一个子集。 在这种情况下,该算法是在输入和输出未配对的数据集上教授的。 要生成预测,算法必须首先学会识别数据中的模式和相关性。
数据压缩、异常检测和聚类等应用程序采用无监督学习。 例如, Amazon 使用无监督学习,根据消费者的购买历史和浏览习惯向他们推荐商品。
强化学习
它涉及与环境互动并以奖励和惩罚的形式获得反馈。 该算法获得了做出增加奖励和减少惩罚的决策的能力。
这种机器学习的应用包括机器人、自动驾驶汽车和游戏。 例如,谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 软件采用强化学习来玩围棋游戏。
计算机视觉与机器学习的关系
计算机视觉任务如何使用机器学习算法?
一些计算机视觉任务,包括对象识别和图片分类,都使用机器学习。 一种常见的机器学习技术形式是 卷积神经网络 (CNN)。
它可以识别图片中的模式和特征。
例如, Google图片 使用机器学习算法。 它会根据出现的物品和个人自动识别和分类照片。
计算机视觉和机器学习在现实世界中的应用
一些现实世界的应用程序结合了计算机视觉和机器学习。 一个很好的例子是自动驾驶汽车。 他们使用计算机视觉识别和监控道路上的事物。
而且,他们使用机器学习算法根据这些信息做出判断。 Waymo 是 Alphabet 旗下的一家自动驾驶汽车公司。 对于对象识别和映射,它结合了计算机视觉和机器学习。
计算机视觉和机器学习也在医疗行业一起使用。 他们帮助专业人员检查医学图片并协助诊断。 例如,FDA 批准的诊断工具 IDx-DR 使用机器学习来检查视网膜图片并发现糖尿病性视网膜病变。 如果忽视这种情况,可能会导致失明。
机器学习和计算机视觉之间的差异
使用的数据类型
计算机视觉和机器学习使用的数据类型不同。 机器学习可以处理多种数据类型,包括数字、文本和音频数据。
然而,计算机视觉只专注于 视觉数据 比如照片和视频。
各领域的目标
机器学习和计算机视觉有不同的目标。 计算机视觉的主要目标是分析和理解视觉输入。 这些还包括对象识别、运动跟踪和图片分析。
但是,机器学习算法可用于各种活动。
计算机视觉作为机器学习的一个子集
虽然它是一个独立的领域,但计算机视觉也被视为机器学习的一部分。
机器学习中使用的几种方法和资源——例如 深入学习、神经网络和聚类——也用于创建计算机视觉。
令人兴奋的可能性
他们的交叉点的潜力越来越迷人。 随着新技术的进步,我们可以期待看到壮观的应用。
这个交叉点特别有趣的一个领域是机器人技术。 计算机视觉和机器学习将在让机器人在复杂的环境中导航方面发挥重要作用。
随着他们变得更加独立,他们将与物体和人类互动。 我们可以期待看到在各种家务活中效率更高的机器人。
另一个有趣的潜力是虚拟现实。 计算机视觉和机器学习具有识别和分析视觉输入的能力,可以让人类更自然、更直观地与虚拟环境互动。 我们将看到能够让我们顺利结合现实世界和虚拟世界的应用程序。 它将为娱乐、教育和其他目的带来新的可能性。
计算机视觉和机器学习的未来充满希望。 在接下来的几年中,我们将看到这些域的更多显着用途。
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