Rozdiel medzi počítačovým videním a hlbokým učením

Za posledných niekoľko desaťročí sa vtedajšie technológie budúcnosti, ako napríklad AI a strojové videnie, stali hlavným prúdom zahŕňajúcim mnoho aplikácií, od automatizovanej montáže robota po automatické vedenie vozidla, analýzu diaľkovo snímaných obrazov a automatizovanú vizuálnu kontrolu. Počítačové videnie a hlboké vzdelávanie patria medzi najhorúcejšie témy dnešnej doby v každom technologickom odvetví a dokonca aj v začínajúcich podnikoch, ktoré sa ponáhľajú postaviť sa konkurencii.

Čo je to počítačové videnie?

Computer Vision je interdisciplinárna oblasť umelej inteligencie, ktorá umožňuje počítačom spracovávať, analyzovať a interpretovať vizuálny svet. V skutočnom svete existuje obrovské množstvo predmetov a hoci rôzne objekty môžu mať podobný vizuálny vzhľad, navzájom ich oddeľujú jemné detaily. Rozpoznávanie obrazu je považované za najbežnejšiu aplikáciu v počítačovom videní. Cieľom je vytvoriť počítače na identifikáciu a spracovanie obrázkov rovnakým spôsobom, ako to robí ľudský zrak. Ľahkosť, s akou ľudský zrak spracováva a interpretuje obrázky, je skutočne dokonalá. Počítačové vízie si kladú za cieľ preniesť túto charakteristickú črtu ľudí na počítače, aby počítače rozumeli a analyzovali zložité systémy rovnako, ako by to robili ľudia alebo ešte lepšie.

Čo je to hlboké vzdelávanie?

Hlboké učenie je podmnožinou strojového učenia a AI založených na umelých neurónových sieťach, ktoré sa snažia napodobniť fungovanie ľudského mozgu, aby sa počítač naučil to, čo je pre ľudí prirodzené. Hlboké učenie sa zaoberá algoritmami inšpirovanými štruktúrou ľudského mozgu, ktoré umožňujú strojom získať určitú úroveň porozumenia a znalostí presne tak, ako ľudský mozog filtruje informácie. Definuje modelové parametre pre rozhodovací proces napodobňujúce proces porozumenia v ľudskom mozgu. Je to spôsob odvodenia údajov v strojovom učení a spoločne patria k hlavným nástrojom modernej AI. Pôvodne bol vyvinutý ako prístup strojového učenia na riešenie komplexných mapovaní vstupov a výstupov. Hlboké vzdelávanie je dnes najmodernejším systémom, ktorý sa používa v mnohých odvetviach na rôzne aplikácie.

Rozdiel medzi počítačovou víziou a hlbokým učením

Koncept

- Počítačové videnie je podmnožinou strojového učenia, ktoré sa zaoberá tým, aby počítače alebo stroje rozumeli ľudským akciám, správaniu a jazykom podobne ako ľudia. Cieľom je prinútiť stroje porozumieť a interpretovať vizuálny svet tak, aby z neho mali zmysel a odvodili nejaké zmysluplné poznatky. Hlboké učenie je podmnožinou AI, ktorá sa snaží napodobniť fungovanie ľudského mozgu na základe umelých neurónových sietí.

Účel

- Účelom počítačového videnia je naprogramovať počítač tak, aby interpretoval vizuálne informácie obsiahnuté v obrazových a obrazových dátach, aby lepšie porozumel digitálnym údajom. Cieľom je previesť tieto údaje na zmysluplné poznatky pomocou kontextových informácií poskytnutých ľuďmi s cieľom lepšie sa rozhodovať v oblasti podnikania a riešiť zložité problémy. Zaviedlo sa hĺbkové učenie s cieľom posunúť strojové učenie bližšie k AI. Algoritmy DL spôsobili revolúciu v spôsobe narábania s údajmi. Cieľom je extrahovať funkcie zo surových údajov na základe pojmu umelých neurónových sietí.

Aplikácie

- Medzi najbežnejšie aplikácie počítačového videnia v reálnom svete patrí detekcia defektov, označovanie obrázkov, rozpoznávanie tvárí, detekcia objektov, klasifikácia obrazov, sledovanie objektov, analýza pohybu, klasifikácia buniek a ďalšie. Najlepšie aplikácie hlbokého učenia sú autá s vlastným riadením, spracovanie prirodzeného jazyka, vizuálne rozpoznávanie, rozpoznávanie obrázkov a reči, virtuálni asistenti, chatboti, detekcia podvodov atď.

Počítačová vízia vs. hlboké vzdelávanie: graf porovnávania

Zhrnutie

Hlboké vzdelávanie dosiahlo v krátkom čase pozoruhodný pokrok v rôznych oblastiach, najmä prinieslo revolúciu v komunite počítačového videnia a prinieslo efektívne riešenia problémov, ktoré dlho neboli vyriešené. Počítačové videnie je podobor AI, ktorého cieľom je prinútiť počítače porozumieť obsahu digitálnych údajov obsiahnutých v obrázkoch alebo videách a dať im nejaký zmysel. Hlboké vzdelávanie má za cieľ priblížiť strojové učenie o krok bližšie k jednému zo svojich pôvodných cieľov, teda k umelej inteligencii.

Je počítačové videnie súčasťou hlbokého vzdelávania?

Spojenie medzi počítačovým videním a strojovým učením je veľmi nejasné, rovnako ako prepojenie medzi počítačovým videním a hlbokým učením. Počítačové videnie za krátky čas ukázalo obrovský pokrok a od interpretácie optických údajov po modelovanie objektov sa pojem hlboké učenie začal vkrádať do počítačového videnia, rovnako ako do strojového učenia, AI a ďalších domén.

Čo je počítačové videnie s hlbokým učením?

Mnoho tradičných aplikácií v počítačovom videní je možné vyriešiť pomocou metód hlbokého učenia. Počítačové videnie sa snaží viesť stroje a počítače k ​​porozumeniu obsahu digitálnych údajov, ako sú obrázky alebo videá.

Je počítačové videnie strojové učenie?

Počítačové videnie je podskupinou strojového učenia a strojové učenie je podoborom AI. Počítačové videnie trénuje počítače tak, aby dávali zmysel vizuálnemu svetu tak, ako to robí ľudské videnie. Počítačové videnie síce používa algoritmy strojového učenia, ako sú neurónové siete, ale používa ho viac ako strojové učenie. Navzájom spolu úzko súvisia, ale nie sú rovnakí.

Prečo je počítačové videnie také ťažké?

Počítačové videnie je výzvou, pretože je obmedzené hardvérom a spôsob, akým stroje vidia objekty a obrázky, sa veľmi líši od toho, ako ich človek vidí a interpretuje. Stroje ich vidia ako čísla predstavujúce jednotlivé pixely, a preto je ťažké pochopiť, čo a ako veci vidíme.

Aká je úloha počítačového videnia?

Počítačové videnie je veda o tom, že počítač alebo stroje rozumejú ľudským akciám, správaniu a jazykom podobne ako ľudia. Počítačové videnie má úžasnú rozmanitosť aplikácií v reálnom svete, ako sú autonómne riadenie, biometrické systémy, systém ochrany chodcov, video sledovanie, robotika, lekárska diagnostika a ďalšie.

Prečítajte si viac o: ,