Różnica między wizją komputerową a uczeniem maszynowym

Co to jest wizja komputerowa?

Ludzka wizja jest misternie piękna i nadal nie jest całkowicie rozumiana. Jednak na planecie istnieje mnóstwo form życia. Obejmują one oczy do przechwytywania światła, receptory mózgu do dostępu do niego oraz kory wizualne do przetwarzania. Ludzki mózg przetwarza informacje wizualne poprzez interpretację otaczającego środowiska, a ta technika przetwarzania obrazu jest znacznie lepsza. Komputer interpretuje i przetwarza takie obrazy bardzo inaczej. Computer Vision to interdyscyplinarna dziedzina informatyki, która koncentruje się na opracowywaniu technik tworzenia komputerów, analizowania i zrozumienia obrazów cyfrowych, wideo lub innych danych wejściowych. Umożliwia komputerom wyodrębnienie znaczących informacji z obrazów i filmów w taki sam sposób, jak ludzie. Chodzi o naśladowanie, w jaki sposób ludzkie oko może uchwycić światło i kolor w prawdziwym świecie i wydobyć informacje z obrazów.

Czy wizja komputerowa AI lub ML?

Computer Vision to technologia AI, która szkoli komputery w celu uzyskania znaczących informacji z obrazów cyfrowych. Pomaga systemom zrozumieć i interpretować świat wizualny w sposób, który może wywołać odpowiednie działanie. Na przykład ludzie mogą natychmiast rozpoznać kwiat tak, jak go widzą, ponieważ mieli milion lat Head Start, aby określić, jak wygląda kwiat, jaki to rodzaj, gdzie się rozwija, i jak powiedzieć różne kwiaty rozdzielone. Ale komputery nie mają tej samej przewagi; Dla komputerów może to wyglądać jak ogromna gama liczb bez kontekstu, ale dane. Wizja komputerowa pomaga maszynom wykonywać wszystkie te funkcje, ale w bardzo krótszym czasie i za pomocą kamer i algorytmów.

Co to jest uczenie maszynowe?

To jest era cyfrowej, w której żyjemy i siedzimy na ogromnych stosach danych, których nie mamy pojęcia. Dane są wszechobecne w technologii - tej samej technologii, od których jesteśmy tak zależni, od twoich ukochanych telefonów po laptopy, tablety, kamery, śledzenie aktywności, smartwatche i co nie. Dane są wokół nas, ale nadal nie rozumiemy jego potencjału, szczególnie jeśli chodzi o przekształcenie danych w znaczące informacje. Uczenie maszynowe zapewnia obietnicę uzyskania znaczących spostrzeżeń ze wszystkich tych danych. ML to zastosowanie sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom uczenie się na podstawie doświadczeń, tylko tak, jak ludzie - uczenie się na podstawie błędów i ulepszanie przeszłych doświadczeń. ML polega na projektowaniu wydajnych i dokładnych algorytmów prognozowania.

Czy potrzebujesz uczenia maszynowego do wizji komputerowej?

W ciągu ostatnich kilku lat nagłe wzrost zainteresowania opracowywaniem technik uczenia maszynowego dla aplikacji opartych na wizji komputerowej. Uczenie maszynowe i wizja komputerowa uzupełniają się; CV wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do automatyzacji akwizycji modeli wizualnych, przekształcania sygnałów w symbole, budowania treningu systemów przetwarzania obrazu i dowiedz się, kiedy zastosować algorytm w systemie wizji.

Jakiego rodzaju uczenia maszynowego używa komputerowej wizji?

Algorytmy uczenia maszynowego można stosować w systemach wizji komputerowej na co najmniej dwa różne sposoby:

• poprawić postrzeganie otaczającego środowiska w celu zidentyfikowania i klasyfikacji obiektów
• w celu wypełnienia luki między wewnętrznymi reprezentacjami środowiska a reprezentacją wiedzy wymaganej do wyodrębnienia odpowiednich informacji z obrazów

Istnieją różne paradygmaty uczenia maszynowego używane w domenie wizji komputerowej, w tym sieci koncepcyjne, statystyczne i neuronowe.

Różnica między wizją komputerową a uczeniem maszynowym

Technologia

- Computer Vision to technologia AI, która szkoli komputery w celu uzyskania znaczących informacji z obrazów cyfrowych. Pomaga systemom zrozumieć i interpretować świat wizualny w sposób, w jaki ludzie. Z drugiej strony uczenie maszynowe jest metodą analizy danych opartą na idei, że maszyny mogą uczyć się na podstawie danych, zidentyfikować ukryte wzorce danych i podejmować odpowiednie decyzje, bez wyraźnego zaprogramowania.

Centrum

- Zarówno wizja komputerowa, jak i uczenie maszynowe obejmują interpretację wizualnych wejść do wykonywania zadań z niezrównaną prędkością i dokładnością, które przewyższają ludzkie możliwości. Wizja komputerowa stara się naśladować potężne możliwości ludzkiego systemu wizualnego, aby uczyć komputerów interpretacji świata wizualnego. Z drugiej strony uczenie maszynowe koncentruje się na pozyskiwaniu maszyn do nauki i zachowania się jak ludzie. Chodzi o to, aby tworzyć aplikacje, które mogą automatycznie uczyć się z ich doświadczeń bez wyraźnego zaprogramowania.

Aplikacje

- Wizja komputerowa odgrywa teraz ważną rolę w kilku różnych branżach dla szerokiego zakresu zastosowań, takich jak rozpoznawanie obrazu, testy samochodu bez kierowcy, diagnostyka medyczna, monitorowanie zwierząt gospodarskich, analiza ruchu, wykrywanie maski, klasyfikacja komórek i tak dalej. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w rozpoznawaniu mowy, prognozowaniu ruchu, zaleceń produktu, wirtualnych asystentach, samochodach z napędem, filtrowaniu wiadomości e -mail, kluczowych informacji finansowych, wizji komputerowej itp.

Wizja komputerowa vs. Uczenie maszynowe: wykres porównawczy

Streszczenie

Idea wizji komputerowej jest zapewnienie komputerów możliwości percepcji podobnych do człowieka, aby mogły one lepiej zidentyfikować i interpretować środowisko oraz podejmować odpowiednie działania. Umożliwia komputerom wyodrębnienie znaczących informacji z obrazów i filmów w taki sam sposób, jak ludzie. Wizja komputerowa jest jedną z wielu zastosowań uczenia maszynowego, która w rzeczywistości jest gałęzią AI, która koncentruje się na pozyskiwaniu maszyn do nauki i działania jak ludzie, ale w przeciwieństwie do systemu, który działa na wstępnie zdefiniowany zestaw reguł, uczenie maszynowe, maszynowe uczenie maszynowe System uczy się z przeszłych doświadczeń i działać bez wyraźnego zaprogramowania i z niewielką lub żadną interwencją człowieka.