Razlika med računalniški vid in strojno učenje

Kaj je računalniški vid?

Človeška vizija je zapleteno lepa in še vedno ni popolnoma pojasnjen. Vendar pa je številčnost oblik življenja na planetu vsi, ki imajo podobne vizualne sisteme. Med njimi so oči za zajem svetlobe, možganske receptorje za dostop do njih, in vizualni korteks za njeno predelavo. Človeški možgani obdelujejo vizualne informacije, ki jih tolmačenje okolico in to obdelavo slik tehnika je močno boljša. Računalniške interpretira in procesi A takšne slike zelo različno. Computer Vision je interdisciplinarno področje računalništva, ki se osredotoča na razvoj metod, da bi računalniki obdelati, analizirati in razumeti, digitalnih slik, video in drugih digitalnih vhodov. Omogoča računalnikov za pridobivanje pomembnih informacij iz slik in video posnetkov na enak način kot ljudje storiti. Ideja je, da posnemajo, kako lahko človeško oko zajame svetlobo in barvo v realnem svetu in ekstrakta informacij iz slik je.

Je Računalniški vid AI ali ML?

Computer Vision je AI tehnologija, ki vlaki računalniki za pridobivanje pomembnih informacij iz digitalnih slik. Pomaga sistemi razumeti in tolmačiti vizualni svet na način, ki lahko izzove ustrezne ukrepe. Na primer, lahko ljudje takoj prepoznali cvet, kot jo vidijo, ker so imeli milijon let začetku glave do pomoči ugotoviti, kaj cvet Izgleda, kakšen je, kjer raste, in kako povedati različne rože narazen. Ampak računalniki nimajo te iste prednosti; z računalniki, lahko videti kot ogromen paleto številk brez konteksta tukaj, vendar podatkov. Računalniški vid pomaga stroji opravlja vse tiste naloge, vendar v zelo manj časa in s pomočjo kamere in algoritmov.

Kaj je strojno učenje?

To je digitalna doba, v katerem živimo in smo sedeli na ogromne kupe podatkov, ki jih nimajo nobenega pojma o. Podatki so prisotna v tehnologiji - enaka tehnologija, ki smo tako odvisni od svojih ljubljenih telefonov do prenosnih računalnikih, tabličnih računalnikih, fotoaparatih, sledilci dejavnosti, smartwatches, in kaj ne. Podatki so povsod okoli nas, vendar še vedno ne razumete svoj potencial, še posebej, ko gre za preoblikovanje podatkov v smiselne informacije. Strojno učenje prinaša obljubo, ki izhajajo pomembne vpoglede iz vseh teh podatkov. ML je uporaba umetne inteligence, ki omogoča stroje, da se učijo iz izkušenj, samo način, kako ljudje storiti - učenje iz svojih napak in izboljšanje na preteklih izkušnjah. ML je sestavljen iz oblikovanja učinkovite in natančne algoritmov za napovedovanje.

Ali potrebujete strojnega učenja za računalniški vid?

V zadnjih nekaj letih je prišlo do nenadnega povečanja zanimanja pri razvoju tehnik strojnega učenja za računalniškega vida aplikacij. Strojno učenje in računalniški vid medsebojno dopolnjujeta; CV uporabe stroj tehnike učenja za avtomatizacijo pridobitev vizualnih modelov, preoblikovanje signalov simbolov, graditi učljive sistemov za obdelavo slik, in izvedeti, kdaj uporabiti kakšen algoritem v sistem vida.

Kakšne vrste strojnega učenja pa uporabo računalniškega vida?

Algoritmov strojnega učenja se lahko uporabljajo v sistemih računalniškega vida na vsaj dva načina:

  • izboljšanje dojemanja okolice, da se opredeli in razvrsti predmete
  • premostiti vrzel med notranjimi reprezentacijami okolja in predstavitev znanja potrebna za pridobivanje ustreznih informacij iz slik

Obstajajo različne strojnega učenja paradigme, ki se uporabljajo na področju računalniškega vida, vključno konceptualnih, statističnih in nevronskih mrež.

Razlika med računalniški vid in strojno učenje

Tehnologija

- Computer Vision je AI tehnologija, ki vlaki računalniki za pridobivanje pomembnih informacij iz digitalnih slik. Pomaga sistemi razumeti in tolmačiti vizualni svet na način, ljudje opravljajo. Strojno učenje, na drugi strani pa je metoda analize podatkov, ki temelji na ideji, da lahko stroji učijo iz podatkov, prepoznavanje skrite vzorce v podatkih in da ustrezne odločitve, ne da bi izrecno programiran.

Osredotočite se

- Oba računalniški vid in strojno učenje vključujejo interpretacijo vizualnih vložkov za opravljanje nalog z neprimerljivo hitrostjo in natančnostjo, ki presegajo človeške sposobnosti. Računalniški vid želi posnemati močne zmogljivosti človeškega vidnega sistema, da naučiti računalnike, da razume vizualni svet. Strojno učenje, na drugi strani pa se osredotoča na pridobivanje stroji, da se učijo in delujejo kot ljudje storiti. Ideja je, da zgraditi aplikacije, ki lahko samodejno učijo iz svojih izkušenj, ne da bi izrecno programiran.

Aplikacije

- Računalniški vid zdaj igra pomembno vlogo v različnih panogah za široko paleto aplikacij, kot so prepoznavanje slik, testiranje brez voznika avtomobila, medicinske diagnostike, spremljanja živino, analizo gibanja, odkrivanja mask, razvrščanje celic, in tako naprej. Strojno učenje se uporablja za prepoznavanje govora, napoved prometa, priporočil izdelkov, virtualnih pomočnikov, samostojno vožnjo avtomobilov, e-filtriranje, finančne ključnih spoznanj, računalniškega vida, itd

Computer Vision vs Machine Learning: Primerjava graf

Povzetek

Ideja računalniškega vida je, da računalnike s človeka kot zaznavanja zmogljivosti, da bi lahko bolje prepoznati in interpretirati okolja, in sprejme ustrezne ukrepe. Omogoča računalnikov za pridobivanje pomembnih informacij iz slik in video posnetkov na enak način kot ljudje storiti. Računalniški vid je eden od mnogih aplikacij strojnega učenja, ki je v resnici, je podružnica AI, ki se osredotoča na pridobivanje stroji, da se učijo in delujejo kot ljudi, vendar za razliko od sistema, ki deluje na vnaprej določen nabor pravil, ki strojnega učenja sistem uči iz preteklih izkušenj in dejanja, ne da bi se izrecno programiran in z malo ali brez posredovanja ljudi.

Preberite več o: ,