Różnica między wizją komputerową a głębokim uczeniem się

W ciągu ostatnich kilku dziesięcioleci, ówczesne technologie przyszłości, takie jak AI i Machine Vision, stały się teraz głównym nurtem wielu aplikacji, od automatycznego zespołu robota po automatyczne prowadzenie pojazdu, analiza zdalnie wykrytych obrazów i automatyczna kontrola wizualna. Wizja komputerowa i głębokie uczenie się należą obecnie do najgorętszych tematów z każdą branżą technologiczną, a nawet start-upami, którzy spieszą się z konkurencją.

Co to jest wizja komputerowa?

Wizja komputerowa to interdyscyplinarna dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom przetwarzanie, analizę i interpretację świata wizualnego. W świecie rzeczywistym istnieje ogromna liczba obiektów i chociaż różne obiekty mogą mieć podobny wygląd wizualny, to subtelne szczegóły oddzielają je od siebie. Rozpoznawanie obrazu jest uważane za najczęstszą aplikację w wizji komputerowej. Chodzi o to, aby komputery do identyfikowania i przetwarzania obrazów w taki sam sposób jak ludzka wizja. Łatwość, z jaką ludzka wizja przetwarza i interpretuje obrazy, jest naprawdę nienaganna. Wizje komputerowe mają na celu przekazanie tej charakterystycznej cechy ludzi na komputery, aby komputery zrozumiały i przeanalizowały złożone systemy, takie jak ludzie.

Czym jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji opartej na sztucznych sieciach neuronowych, które starają się naśladować funkcjonowanie ludzkiego mózgu, aby komputer dowiedział się, co przychodzi naturalnie dla ludzi. Głębokie uczenie się dotyczy algorytmów inspirowanych strukturą ludzkiego mózgu, który umożliwia maszynom uzyskanie pewnego poziomu zrozumienia i wiedzy tylko w sposób, w jaki ludzki mózg filtruje informacje. Definiuje parametry modelu do procesu decyzyjnego naśladowania procesu zrozumienia w ludzkim mózgu. Jest to sposób wnioskowania danych w uczeniu maszynowym i razem należą do głównych narzędzi współczesnej sztucznej inteligencji. Początkowo został opracowany jako podejście do uczenia maszynowego w celu radzenia sobie ze złożonymi odwzorami wejściowymi. Dzisiaj głębokie uczenie się jest najnowocześniejszym systemem wykorzystywanym w wielu branżach do różnych zastosowań.

Różnica między wizją komputerową a głębokim uczeniem się

Pojęcie

- Wizja komputerowa to podzbiór uczenia maszynowego, który zajmuje się tworzeniem komputerów lub maszyn do zrozumienia ludzkich działań, zachowań i języków podobnie jak ludzie. Chodzi o to, aby maszyny do zrozumienia i interpretacji świata wizualnego, aby miały z niego sens i czerpać znaczące spostrzeżenia. Głębokie uczenie się jest podzbiorem sztucznej inteligencji, która ma naśladowanie funkcjonowania ludzkiego mózgu w oparciu o sztuczne sieci neuronowe.

Zamiar

- Celem wizji komputerowej jest zaprogramowanie komputera do interpretacji informacji wizualnych zawartych w danych obrazu i wideo w celu lepszego zrozumienia danych cyfrowych. Chodzi o to, aby przełożyć te dane na znaczące spostrzeżenia, wykorzystując informacje kontekstowe dostarczane przez ludzi w celu podejmowania lepszych decyzji biznesowych i rozwiązania złożonych problemów. Głębokie uczenie się zostało wprowadzone w celu przeniesienia uczenia maszynowego bliżej sztucznej inteligencji. Algorytmy DL zrewolucjonizowały sposób, w jaki radzimy sobie z danymi. Celem jest wyodrębnienie funkcji surowych danych w oparciu o pojęcie sztucznych sieci neuronowych.

Aplikacje

- Najczęstsze aplikacje widzenia komputerowego w świecie rzeczywistym obejmują wykrywanie defektów, znakowanie obrazu, rozpoznawanie twarzy, wykrywanie obiektów, klasyfikacja obrazu, śledzenie obiektów, analiza ruchu, klasyfikacja komórek i więcej. Najlepsze zastosowania głębokiego uczenia się to samojezdne samochody, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie wizualne, rozpoznawanie wizerunku i mowy, wirtualne asystenci, chatboty, wykrywanie oszustw itp.

Wizja komputerowa vs. Głębokie uczenie się: wykres porównawczy

Streszczenie

Głębokie uczenie się osiągnęło niezwykły postęp w różnych dziedzinach w krótkim czasie, szczególnie przyniosło rewolucję społeczności komputerowej, wprowadzając skuteczne rozwiązania problemów, które od dawna pozostały nierozwiązane. Wizja komputerowa to podffield AI, który ma na celu sprawowanie, że komputery zrozumieją zawartość danych cyfrowych zawartych w obrazach lub filmach i ma sens z nich. Głębokie uczenie się ma na celu zbliżenie uczenia maszynowego o krok do jednego z jego pierwotnych celów, to znaczy sztucznej inteligencji.

Czy wizja komputerowa jest częścią głębokiego uczenia się?

Związek między wizją komputerową a uczeniem maszynowym jest bardzo rozmyty, podobnie jak związek między wizją komputerową a głębokim uczeniem się. W krótkim czasie wizja komputerowa wykazała ogromny postęp i od interpretacji danych optycznych po modelowanie obiektów, termin głębokie uczenie się zaczął wkradać się w wizję komputerową, podobnie jak uczenie maszynowe, AI i inne domeny.

Czym jest wizja komputerowa z głębokim uczeniem się?

Wiele tradycyjnych aplikacji w wizji komputerowej można rozwiązać poprzez wywołanie metod głębokiego uczenia się. Wizja komputerowa ma na celu prowadzenie maszyn i komputerów w celu zrozumienia zawartości danych cyfrowych, takich jak obrazy lub filmy.

Czy uczenie maszynowe wizji komputerowej?

Wizja komputerowa to podzbiór uczenia maszynowego, a uczenie maszynowe to podffis. Wizja komputerowa szkoli komputery, aby zrozumieć świat wizualny, tak jak ludzka wizja. Podczas gdy Computer Vision korzysta z algorytmów uczenia maszynowego, takich jak sieci neuronowe, jest więcej niż uczenie maszynowe. Są ze sobą ściśle powiązane, ale nie są takie same.

Dlaczego wizja komputerowa jest tak trudna?

Wizja komputerowa jest wyzwaniem, ponieważ jest ograniczona przez sprzęt, a sposób, w jaki maszyny widzą obiekty i obrazy, bardzo różni się od tego, jak ludzie je widzą i interpretują. Maszyny postrzegają je jako liczby reprezentujące poszczególne piksele, co utrudnia zrozumienie, co i jak widzimy rzeczy.

Jaka jest rola wizji komputerowej?

Wizja komputerowa to nauka tworzenia komputerów lub maszyn do zrozumienia ludzkich działań, zachowań i języków podobnie jak ludzie. Wizja komputerowa ma niesamowitą różnorodność zastosowań w świecie rzeczywistym, takich jak autonomiczna jazda, systemy biometryczne, system ochrony pieszych, nadzór wideo, robotyka, diagnoza medyczna i wiele innych.