Rozdíl mezi počítačovým viděním a strojovým učením

Co je to počítačové vidění?

Lidské vidění je složitě krásné a stále není zcela pochopeno. Přesto existuje na planetě spousta forem života, z nichž všechny mají podobné vizuální systémy. Zahrnují oči pro zachycení světla, mozkové receptory pro přístup k němu a vizuální kůru pro jeho zpracování. Lidský mozek zpracovává vizuální informace interpretací okolního prostředí a tato technika zpracování obrazu je výrazně lepší. Počítač interpretuje a zpracovává takové obrázky velmi odlišně. Computer Vision je interdisciplinární obor počítačové vědy, který se zaměřuje na vývoj technik k tomu, aby počítače zpracovávaly, analyzovaly a porozuměly digitálním obrázkům, videu nebo jiným digitálním vstupům. Umožňuje počítačům extrahovat smysluplné informace z obrázků a videí stejným způsobem, jakým to dělají lidé. Cílem je napodobit, jak může lidské oko v reálném světě zachytit světlo a barvy a extrahovat informace z obrázků.

Je počítačové vidění AI nebo ML?

Computer Vision je technologie AI, která učí počítače získávat smysluplné informace z digitálních obrázků. Pomáhá systémům porozumět a interpretovat vizuální svět způsobem, který může vyvolat vhodnou akci. Například lidé mohou okamžitě rozpoznat květinu, jak ji vidí, protože měli milion let náskok, aby pomohli identifikovat, jak květina vypadá, jaký je, kde roste a jak rozeznat různé květiny od sebe. Počítače ale nemají stejnou výhodu; počítačům to může vypadat jako obrovská řada čísel bez kontextu, ale s daty. Počítačové vidění pomáhá strojům provádět všechny tyto funkce, ale za velmi krátkou dobu a pomocí kamer a algoritmů.

Co je to strojové učení?

Toto je digitální doba, ve které žijeme a sedíme na obrovských hromadách dat, o kterých nemáme ani tušení. Data jsou v technologii všudypřítomná - stejná technologie, na které jsme tak závislí, od vašich milovaných telefonů po notebooky, tablety, fotoaparáty, sledovače aktivity, chytré hodinky a co ne. Data jsou všude kolem nás, přesto jejich potenciálu stále nerozumíme, zvláště pokud jde o transformaci dat na smysluplné informace. Machine Learning přináší příslib odvození smysluplných vhledů ze všech těchto dat. ML je aplikace AI, která umožňuje strojům učit se ze zkušeností, přesně tak, jak to dělají lidé - učit se ze svých chyb a zlepšovat zkušenosti z minulosti. ML se skládá z navrhování efektivních a přesných predikčních algoritmů.

Potřebujete strojové učení pro počítačovou vizi?

V posledních několika letech došlo k náhlému nárůstu zájmu o vývoj technik strojového učení pro aplikace založené na počítačovém vidění. Strojové učení a počítačové vidění se navzájem doplňují; CV využívá techniky strojového učení k automatizaci získávání vizuálních modelů, transformaci signálů na symboly, budování trénovatelných systémů zpracování obrazu a k učení, kdy použít jaký algoritmus ve vizuálním systému.

Jaký typ strojového učení používá počítačové vidění?

Algoritmy strojového učení lze v systémech počítačového vidění aplikovat alespoň dvěma různými způsoby:

  • zlepšit vnímání okolního prostředí za účelem identifikace a klasifikace předmětů
  • k překlenutí propasti mezi interními reprezentacemi prostředí a reprezentací znalostí potřebných k extrahování příslušných informací z obrázků

V oblasti počítačového vidění se používají různá paradigmata strojového učení, včetně koncepčních, statistických a neurálních sítí.

Rozdíl mezi počítačovým viděním a strojovým učením

Technologie

- Computer Vision je technologie AI, která trénuje počítače k ​​získávání smysluplných informací z digitálních obrázků. Pomáhá systémům porozumět a interpretovat vizuální svět tak, jak to dělají lidé. Strojové učení je na druhé straně metoda analýzy dat založená na myšlence, že se stroje mohou z dat učit, identifikovat v datech skryté vzorce a přijímat příslušná rozhodnutí, aniž by byly výslovně naprogramovány.

Soustředit se

- Počítačové vidění i strojové učení zahrnuje interpretaci vizuálních vstupů k plnění úkolů s bezkonkurenční rychlostí a přesností, které předčí lidské schopnosti. Počítačové vidění se snaží napodobit silné schopnosti lidského vizuálního systému, aby naučilo počítače interpretovat vizuální svět. Strojové učení se na druhé straně zaměřuje na to, aby se stroje učily a jednaly jako lidé. Cílem je vytvořit aplikace, které se mohou automaticky učit ze svých zkušeností, aniž by byly výslovně naprogramovány.

Aplikace

- Počítačové vidění nyní hraje důležitou roli v několika různých průmyslových odvětvích pro širokou škálu aplikací, jako je rozpoznávání obrazu, testování automobilů bez řidiče, lékařská diagnostika, monitorování hospodářských zvířat, analýza pohybu, detekce masek, klasifikace buněk atd. Strojové učení se používá k rozpoznávání řeči, predikci provozu, doporučení k produktům, virtuálním asistentům, samořízeným automobilům, filtrování e -mailů, přehledům finančních klíčů, počítačovému vidění atd.

Počítačová vize vs. strojové učení: srovnávací graf

souhrn

Myšlenka počítačového vidění je poskytnout počítačům schopnosti vnímání podobné lidem, aby mohli lépe identifikovat a interpretovat prostředí a přijímat vhodná opatření. Umožňuje počítačům získávat smysluplné informace z obrázků a videí stejným způsobem jako lidé. Počítačové vidění je jednou z mnoha aplikací strojového učení, což je ve skutečnosti odvětví AI, které se zaměřuje na to, aby se stroje učily a chovaly se jako lidé, ale na rozdíl od systému, který funguje podle předem definovaných pravidel, je strojové učení systém se učí z minulých zkušeností a jedná, aniž by byl výslovně naprogramován a s malým nebo žádným zásahem člověka.

Další informace o: ,