想像一個計算機在解釋視覺數據方面比人更準確的世界。 計算機視覺和機器學習領域使這個想法成為現實。
計算機視覺和機器學習是人工智能的兩個重要組成部分。 他們有時會相互混淆。 它們甚至可以互換使用。
然而,它們是不同的領域,具有不同的方法。 在這篇文章中,我們將討論計算機視覺和 機器學習。 加入我們,探索這些有趣的人工智能子領域。
為什麼我們需要做出這種區分?
計算機視覺和機器學習都是人工智能的重要組成部分。 然而,他們有不同的方法和目標。 通過了解它們之間的差異,我們可以更好地利用 AI 的潛力。
而且,我們可以為我們的項目選擇合適的技術。
讓我們一一回顧。
了解計算機視覺
計算機解釋視覺世界的能力被稱為計算機視覺。 它包括訓練計算機理解和分析數字圖像和視頻。
這項技術的工作原理類似於人類眼睛和大腦的工作方式。 計算機可以識別物體、面孔和圖案。 他們可以從照片中提取數據。 並且,他們使用算法和模型評估數據。
包括醫療保健、交通、娛樂和安全在內的多個行業都可以從計算機視覺中受益。 例如,計算機視覺用於引導無人駕駛汽車和協助醫生診斷疾病。
計算機視覺的可能性是無限的。 而且,我們才剛剛開始探索它們的潛力。
計算機視覺的主要任務
圖像識別
計算機視覺的一個重要功能是圖像識別。 它教計算機系統如何識別和分類數字圖片。 這意味著計算機能夠自動識別圖片的組成部分。
他們可以區分物體、動物和人類,並適當地給它們貼上標籤。
一些行業使用圖像識別。 例如,圖像識別在安全系統中用於識別和跟踪入侵者。 此外,它還用於放射線照相,以協助醫生進行診斷和治療。
物體檢測
它是在靜止或移動的視覺媒體中定位和識別項目的技術。 這項工作的應用包括機器人、自動駕駛汽車和監控。 例如, Nest Cam 是一種家庭安全系統,當它使用物體檢測檢測到運動或聲音時會提醒客戶。
分割
分割圖片的過程是將其分成許多片段,每個片段都有其獨特的屬性。 這項工作的應用包括文檔分析、視頻處理和醫學成像。
比如著名的圖片編輯程序 Adobe公司的Photoshop 使用分割來隔離圖像中的各種組件並對每個元素應用各種效果。
了解機器學習
一個例子 人工智能 是機器學習。 它正在教計算機從數據中學習並根據該數據形成預測。 在沒有明確編碼的情況下,它採用統計模型來幫助計算機在特定活動中做得更好。
換一種方式, 機器學習就是訓練的過程 計算機在以數據為指導的同時自行學習。
數據、算法和反饋是機器學習的三個主要組成部分。 這 機器學習算法 必須首先在數據集上進行訓練以識別模式。 其次,該算法使用學習到的模式基於新數據集進行預測。
最終,在收到有關其預測的反饋後,該算法會進行調整。 而且,它提高了效率。
機器學習的主要類型
監督學習
在監督學習中,標記的數據集訓練算法。 因此,輸入和匹配輸出是成對的。 在學會將輸入與輸出配對後,該算法可以使用新數據預測結果。
圖像識別、音頻識別和自然語言處理等應用程序採用監督學習。 蘋果的虛擬助手 Siri的,例如,採用監督學習來解釋和執行您的命令。
無監督學習
無監督學習是機器學習的一個子集。 在這種情況下,該算法是在輸入和輸出未配對的數據集上教授的。 要生成預測,算法必須首先學會識別數據中的模式和相關性。
數據壓縮、異常檢測和聚類等應用程序採用無監督學習。 例如, Amazon 使用無監督學習,根據消費者的購買歷史和瀏覽習慣向他們推薦商品。
強化學習
它涉及與環境互動並以獎勵和懲罰的形式獲得反饋。 該算法獲得了做出增加獎勵和減少懲罰的決策的能力。
這種機器學習的應用包括機器人、自動駕駛汽車和遊戲。 例如,谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 軟件採用強化學習來玩圍棋遊戲。
計算機視覺與機器學習的關係
計算機視覺任務如何使用機器學習算法?
一些計算機視覺任務,包括對象識別和圖片分類,都使用機器學習。 一種常見的機器學習技術形式是 卷積神經網絡 (CNN)。
它可以識別圖片中的模式和特徵。
例如, Google圖片 使用機器學習算法。 它會根據出現的物品和個人自動識別和分類照片。
計算機視覺和機器學習在現實世界中的應用
一些現實世界的應用程序結合了計算機視覺和機器學習。 一個很好的例子是自動駕駛汽車。 他們使用計算機視覺識別和監控道路上的事物。
而且,他們使用機器學習算法根據這些信息做出判斷。 Waymo 是 Alphabet 旗下的一家自動駕駛汽車公司。 對於對象識別和映射,它結合了計算機視覺和機器學習。
計算機視覺和機器學習也在醫療行業一起使用。 他們幫助專業人員檢查醫學圖片並協助診斷。 例如,FDA 批准的診斷工具 IDx-DR 使用機器學習來檢查視網膜圖片並發現糖尿病性視網膜病變。 如果忽視這種情況,可能會導致失明。
機器學習和計算機視覺之間的差異
使用的數據類型
計算機視覺和機器學習使用的數據類型不同。 機器學習可以處理多種數據類型,包括數字、文本和音頻數據。
然而,計算機視覺只專注於 視覺數據 比如照片和視頻。
各領域的目標
機器學習和計算機視覺有不同的目標。 計算機視覺的主要目標是分析和理解視覺輸入。 這些還包括對象識別、運動跟踪和圖片分析。
但是,機器學習算法可用於各種活動。
計算機視覺作為機器學習的一個子集
雖然它是一個獨立的領域,但計算機視覺也被視為機器學習的一部分。
機器學習中使用的幾種方法和資源——例如 深入學習、神經網絡和聚類——也用於創建計算機視覺。
令人興奮的可能性
他們的交叉點的潛力越來越迷人。 隨著新技術的進步,我們可以期待看到壯觀的應用。
這個交叉點特別有趣的一個領域是機器人技術。 計算機視覺和機器學習將在讓機器人在復雜的環境中導航方面發揮重要作用。
隨著他們變得更加獨立,他們將與物體和人類互動。 我們可以期待看到在各種家務活中效率更高的機器人。
另一個有趣的潛力是虛擬現實。 計算機視覺和機器學習具有識別和分析視覺輸入的能力,可以讓人類更自然、更直觀地與虛擬環境互動。 我們將看到能夠讓我們順利結合現實世界和虛擬世界的應用程序。 它將為娛樂、教育和其他目的帶來新的可能性。
計算機視覺和機器學習的未來充滿希望。 在接下來的幾年中,我們將看到這些域的更多顯著用途。
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