Razlika med računalniškim vidom in poglobljenim učenjem

V zadnjih nekaj desetletjih so takratne tehnologije prihodnosti, kot sta umetna inteligenca in strojni vid, postale mainstream, ki zajema številne aplikacije, od avtomatiziranega sestavljanja robota do samodejnega vodenja vozila, analize slik na daljavo in avtomatiziranega vizualnega pregleda. Računalniški vid in poglobljeno učenje sta v teh dneh med najbolj vročimi temami v vsaki tehnološki industriji in celo v novoustanovljenih podjetjih, ki hitijo na tekmovanje.

Kaj je računalniški vid?

Računalniški vid je interdisciplinarno področje umetne inteligence, ki računalnikom omogoča obdelavo, analizo in interpretacijo vizualnega sveta. V resničnem svetu obstaja ogromno predmetov in čeprav imajo lahko različni predmeti podoben vizualni videz, jih subtilne podrobnosti ločijo drug od drugega. Prepoznavanje slik velja za najpogostejšo aplikacijo v računalniškem vidu. No, ideja je narediti računalnike za identifikacijo in obdelavo slik na enak način kot človeški vid. Enostavnost, s katero človeški vid obdeluje in razlaga slike, je resnično brezhibna. Računalniške vizije želijo to značilno lastnost ljudi prenesti na računalnike, da bi računalniki razumeli in analizirali zapletene sisteme, tako kot bi to počeli ljudje ali celo bolje.

Kaj je globoko učenje?

Globoko učenje je podskupina strojnega učenja in umetne inteligence, ki temelji na umetnih nevronskih omrežjih in poskuša posnemati delovanje človeških možganov, da bi se računalnik naučil, kaj je naravno za ljudi. Globoko učenje se ukvarja z algoritmi, ki jih navdihuje struktura človeških možganov in omogoča strojem, da pridobijo določeno raven razumevanja in znanja, tako kot človeški možgani filtrirajo informacije. Opredeljuje parametre modela za proces odločanja, ki posnema proces razumevanja v človeških možganih. To je način sklepanja podatkov v strojnem učenju in skupaj spadajo med glavna orodja sodobne AI. Sprva je bil razvit kot pristop strojnega učenja za obravnavo zapletenih preslikav vhod-izhod. Danes je globoko učenje najsodobnejši sistem, ki se uporablja v številnih panogah za različne aplikacije.

Razlika med računalniškim vidom in poglobljenim učenjem

Koncept

- Računalniški vid je podskupina strojnega učenja, ki se ukvarja s tem, da računalniki ali stroji razumejo človeška dejanja, vedenje in jezike podobno kot ljudje. Zamisel je, da bi stroje razumeli in interpretirali vizualni svet, da bi iz njega dobili smisel in dobili nekaj smiselnega vpogleda. Globoko učenje je podskupina AI, ki poskuša posnemati delovanje človeških možganov na podlagi umetnih nevronskih mrež.

Namen

- Namen računalniškega vida je programirati računalnik za interpretacijo vizualnih informacij v slikovnih in video podatkih, da bi bolje razumeli digitalne podatke. Zamisel je, da se ti podatki pretvorijo v smiselne vpoglede z uporabo kontekstualnih informacij, ki jih posredujejo ljudje, za sprejemanje boljših poslovnih odločitev in reševanje kompleksnih problemov. Uvedeno je bilo poglobljeno učenje s ciljem približevanja strojnega učenja AI. DL algoritmi so revolucionirali način ravnanja s podatki. Cilj je izvleči funkcije iz surovih podatkov na podlagi pojma umetnih nevronskih omrežij.

Aplikacije

- Najpogostejše aplikacije računalniškega vida v resničnem svetu vključujejo odkrivanje napak, označevanje slik, prepoznavanje obrazov, odkrivanje predmetov, klasifikacijo slik, sledenje predmetom, analizo gibanja, razvrščanje celic itd. Najboljše aplikacije za poglobljeno učenje so avtomobili, ki sami vozijo, obdelava naravnega jezika, vizualno prepoznavanje, prepoznavanje slik in govora, virtualni pomočniki, klepetalnice, odkrivanje goljufij itd.

Računalniški vid proti poglobljenemu učenju: primerjalna tabela

Povzetek

Globoko učenje je v kratkem času doseglo izjemen napredek na različnih področjih, zlasti je v skupnost računalniškega vida prineslo revolucijo in uvedlo učinkovite rešitve za probleme, ki dolgo niso bili rešeni. Računalniški vid je podpolje AI, ki si prizadeva, da bi računalniki razumeli vsebino digitalnih podatkov, ki jih vsebujejo slike ali videoposnetki, in iz njih naredili nekaj smisla. Cilj globokega učenja je strojno učenje približati enemu od njegovih prvotnih ciljev, to je umetni inteligenci.

Je računalniški vid del globokega učenja?

Povezava med računalniškim vidom in strojnim učenjem je zelo nejasna, prav tako povezava med računalniškim vidom in poglobljenim učenjem. Računalniški vid je v kratkem času pokazal izjemen napredek in od interpretacije optičnih podatkov do modeliranja objektov se je izraz globoko učenje začel prikrasti v računalniški vid, tako kot v strojnem učenju, AI in na drugih področjih.

Kaj je računalniški vid z globokim učenjem?

Mnoge tradicionalne aplikacije v računalniškem vidu je mogoče rešiti s sklicevanjem na metode globokega učenja. Računalniški vid skuša stroje in računalnike usmeriti k razumevanju vsebine digitalnih podatkov, kot so slike ali video posnetki.

Je strojno učenje računalniškega vida?

Računalniški vid je podmnožica strojnega učenja, strojno učenje pa je podpolje AI. Računalniški vid usposablja računalnike, da razumejo vizualni svet tako kot človeški vid. Medtem ko računalniški vid uporablja algoritme strojnega učenja, kot so nevronska omrežja, se uporablja ne le strojno učenje. Med seboj so tesno povezani, vendar niso enaki.

Zakaj je računalniški vid tako težak?

Računalniški vid je izziv, ker je omejen s strojno opremo in način, kako stroji vidijo predmete in slike, se zelo razlikuje od tega, kako jih ljudje vidijo in si jih razlagajo. Stroji jih vidijo kot številke, ki predstavljajo posamezne slikovne pike, zaradi česar jim je težko razumeti, kaj in kako vidimo stvari.

Kakšna je vloga računalniškega vida?

Računalniški vid je znanost o tem, kako računalnik ali stroji razumejo človeška dejanja, vedenje in jezike podobno kot ljudje. Računalniški vid ima neverjetno raznolikost aplikacij v resničnem svetu, kot so avtonomna vožnja, biometrični sistemi, sistem za zaščito pešcev, video nadzor, robotika, medicinska diagnoza itd.

Poglej več o: ,