Компьютерное зрение и машинное обучение — это две важные ветви искусственного интеллекта (ИИ), которые меняют наш образ жизни и работы.
Компьютерное зрение направлено на то, чтобы компьютеры понимали визуальные данные так же, как люди.
С другой стороны, машинное обучение обучает компьютеры учиться на данных и принимать решения на основе информации.
Оба поля могут быть связаны с ИИ. Но они сильно различаются по своим целям и применению в различных секторах.
В этом блоге мы углубимся в эти две области ИИ. Мы также рассмотрим сходства и различия между компьютерным зрением и машинным обучением.
Но сначала давайте определим ИИ.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект — это технология, созданная с целью разработки интеллектуальных систем.
Эти системы могут выполнять операции, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
Это включает в себя принятие решений, распознавание речи, распознавание изображений, языковой перевод и многое другое.
Появление ИИ датируется 1956 годом, когда Джон Маккарти впервые ввел этот термин.
За прошедшие десятилетия ИИ добился огромных успехов. Это стало движущей силой многих отраслей, во главе с революцией данных.
Не только промышленность, но и наши дома оснащены умными устройствами IoT (Интернета вещей).
Благодаря мощности искусственного интеллекта вы можете управлять различными устройствами в вашем доме, просто используя свой голос.
Например, вы можете выключить свет, отрегулировать температуру или даже включить кофеварку, не вставая с дивана.
Как это работает?
Умные дома на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка, чтобы понимать ваши команды и реагировать на них.
Давайте посмотрим на некоторые отраслевые технологии искусственного интеллекта в применении.
1. Обработка естественного языка (NLP): NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык точным и естественным образом.
Теперь вы можете легко автоматизировать ответы на запросы клиентов!
2. Прогностическое обслуживание:используя алгоритмы машинного обучения, эта технология анализирует данные с датчиков и может заранее прогнозировать отказы оборудования, чтобы вы могли запланировать техническое обслуживание. Попрощайтесь с простоями!
3. Глубокое обучение.Анализ огромных объемов данных с помощью нейронных сетей очень помогает в таких отраслях, как финансы, маркетинг и здравоохранение, в обнаружении мошенничества, сегментации клиентов и диагностике заболеваний соответственно.
4. Компьютерное зрение.Компьютерное зрение используется в розничной торговле, на транспорте для обнаружения объектов, классификации изображений и анализа видео.
5. Генеративно-состязательные сети (GAN): используемые для создания изображений или текста, GAN используются в играх, развлечениях и маркетинге для создания реалистичной и захватывающей игровой среды, трейлеров к фильмам и персонализированной рекламы.
Теперь давайте углубимся в захватывающую область машинного обучения и узнаем, как оно работает.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это направление в области искусственного интеллекта, целью которого является обучение компьютеров работе с данными.
Это достигается за счет понимания, анализа и интерпретации данных без явной необходимости программирования.
Для достижения этой цели для анализа данных используются различные алгоритмы и статистические модели.
Цель машинного обучения состоит в том, чтобы системы не только учились на данных, но и могли с высокой степенью точности прогнозировать будущие результаты.
Типы алгоритмов машинного обучения
Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения. Они основаны на уровне необходимого человеческого вмешательства.
1. Контролируемое обучение: машина изучает данныепод наблюдением человека. Человек поставляет помеченные примеры пар ввода/вывода. Затем он применяется к новым данным машиной.
2. Неконтролируемое обучение.Неконтролируемое машинное обучение предоставляет системе возможность находить шаблоны и структуры в неразмеченном наборе данных.
3. Полууправляемое обучение: компьютеру предоставляются как помеченные, так и неразмеченные наборы данных. Он использует помеченные для принятия решений о немаркированных данных.
4. Обучение с подкреплением: машина учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Она получает обратную связь в виде поощрений или штрафов. Это, в свою очередь, помогает ему принимать более взвешенные решения.
5. Глубокое обучение. Глубокое обучение предполагает использование нейронных сетей для анализа и интерпретации данных.
Помимо упомянутых выше, существуют и другие типы машинного обучения. Вот некоторые из них: трансферное обучение, активное обучение, генеративные модели и онлайн-обучение.
Каждый из них может быть выражен как комбинация одного или нескольких типов ML.
Приложения машинного обучения
Машинное обучение находит широкое применение в различных задачах и отраслях.
Несколько основных приложений включают,
1. Сегментация клиентов. Данные о клиентах можно анализировать с помощью алгоритмов. Затем модель разделяет данные на аналогичные группы на основе различных характеристик. Они могут включать поведение, демографию или историю покупок.
2. Обнаружение мошенничества.Алгоритмы могут использоваться для анализа схем в данных транзакций. Они могут определить необычное поведение, которое может указывать на мошенничество.
3. Профилактическое техническое обслуживание: анализ данных датчиков может выполняться с оборудования и предсказывать, когда потребуется техническое обслуживание.
4. Персональные рекомендации. Алгоритмы используются для анализа данных о предпочтениях и поведении клиентов. Это помогает давать персонализированные рекомендации по продуктам или контенту.
Понимание глубокого обучения
Глубокое обучение использует нейронные сети для анализа и интерпретации данных.
Нейронные сети основаны на структуре и функциях человеческого мозга и имитируют нейронные сети в мозге.
Они состоят из нескольких взаимосвязанных слоев, начиная с входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя.
В глубоком обучении нейронные сети представляют собой математические функции. Эти функции получают входные данные, выполняют вычисления и производят выходные данные.
Сложность возрастает по мере того, как мы переходим от нижних слоев нейронной сети к более высоким.
нижние уровни изучают простые функции и шаблоны. Верхние уровни изучают сложные представления данных.
Из-за большой сложности модели глубокого обучения она находит применение в распознавании изображений и речи, обработке естественного языка, принятии решений и компьютерном зрении, и это лишь некоторые из них.
Существует несколько типов нейронных сетей, используемых в глубоком обучении, а именно
1. Сверточные нейронные сети
2. Рекуррентные нейронные сети
3. Нейронные сети с прямой связью
4. Генеративные состязательные сети
5. Автоэнкодеры
Теперь давайте перейдем к другому захватывающему подразделу ИИ, а именно к компьютерному зрению.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение (CV) — это еще одна область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать визуальные данные.
Визуальные данные состоят из 2D-изображений и видео, 3D-изображений и видео, данных датчиков.
Для простоты понимания, если мы считаем, что машинное обучение имитирует человеческий мозг, компьютерное зрение имитирует человеческие глаза.
Он помогает компьютеру распознавать людей, живых существ и предметы. Он также обнаруживает движение и понимает контекст изображений и видео.
В этой ветви ИИ используются, среди прочего, такие методы, как обработка изображений, распознавание образов, обнаружение объектов, отслеживание объектов. Они помогают точно анализировать и интерпретировать визуальные данные.
Методы, используемые в компьютерном зрении
Компьютерное зрение основано на методах извлечения признаков из изображений.
1. Обработка изображений: фильтрация, пороговое значение, обнаружение границ и сегментация — вот некоторые из методов, используемых для извлечения признаков низкого уровня из изображений.
2. Методы, основанные на функциях: они помогают извлекать из изображения такие функции, как края, углы и пятна, которые затем используются для отслеживания и распознавания объектов.
3. Методы на основе структуры: они анализируют трехмерную структуру изображения или сцены движения для создания трехмерного представления сцены.
4. Сопоставление шаблонов: как следует из названия, целевое изображение сравнивается с набором шаблонов, чтобы найти наилучшее соответствие.
5. Оптический поток: он оценивает движение или поток объектов на изображении или видео.
Приложения компьютерного зрения
Компьютерное зрение нашло применение в управлении дорожным движением, безопасности и наблюдении, дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR), беспилотных автомобилях и многих других.
1. Управление дорожным движением: алгоритмы CV могут обнаруживать и отслеживать транспортные средства, пешеходов и другие объекты. Затем они используют эту информацию для управления сигналами светофора и вносят коррективы в режиме реального времени, чтобы улучшить транспортный поток и безопасность.
2. Безопасность и наблюдение. Алгоритмы можно научить идентифицировать и отслеживать объекты, распознавать лица и обнаруживать необычное поведение, например попытки взлома периметра.
3. AR/VR: компьютерное зрение используется для отслеживания и интеграции виртуальных объектов с реальной средой.
4. Беспилотные автомобили. Компьютерное зрение используется для восприятия и понимания условий вождения. Алгоритмы анализируют данные с камер, LiDAR, радаров и других датчиков для обнаружения и отслеживания таких объектов, как другие транспортные средства, пешеходы и дорожные знаки.
Роль глубокого обучения в компьютерном зрении
Глубокое обучение обычно используется в компьютерном зрении через сверточные нейронные сети (CNN) для автоматического изучения функций и представлений из визуальных данных.
Этот процесс выглядит следующим образом:
1. Изображение или любые другие визуальные данные загружаются в сеть.
2. Сеть применяет определенные слои для извлечения признаков из визуальных данных.
3. Затем эти функции передаются через взаимосвязанные уровни, которые принимают окончательное решение или прогноз на их основе.
Вышеупомянутый процесс является частью обучения CNN с использованием помеченного набора данных изображений.
Из-за своей сложности модели глубокого обучения по своей природе способны изучать сложные представления изображений.
Это приводит к лучшей производительности по сравнению с традиционными методами. Традиционные методы, как правило, имеют более низкую точность и требуют много тонкой настройки параметров для конкретных задач.
Глубокое обучение в Computer Vision используется для распознавания объектов, классификации изображений, обнаружения объектов, семантической сегментации и анализа медицинских изображений.
Машинное обучение против компьютерного зрения: пересечение
Теперь, когда мы подробно изучили машинное обучение и компьютерное зрение, давайте сосредоточимся на различиях в обеих областях искусственного интеллекта.
Компьютерное зрение – это область искусственного интеллекта, целью которой является заставить компьютеры понимать и интерпретировать мир так, как воспринимают его глаза человека.
Основное внимание уделяется извлечению значимой информации из любых визуальных данных — изображений и видео.
Машинное обучение, с другой стороны, представляет собой подмножество искусственного интеллекта, целью которого является обучение компьютеров обучению на основе данных без явного программирования.
Это включает в себя выявление закономерностей из заданного набора данных и принятие решений на их основе.
Фундаментальное различие возникает во входных данных обоих полей.
Машинное обучение фокусируется на прогнозировании или принятии решений на основе структурированных или неструктурированных данных, а компьютерное зрение позволяет системам анализировать визуальную информацию.
Ниже приведена таблица, в которой лучше видна разница между машинным обучением и компьютерным зрением.
Связь между компьютерным зрением и машинным обучением
Модели машинного обучения используются для совершенствования методов компьютерного зрения и повышения производительности систем компьютерного зрения.
Машинное обучение основано на автоматизации. Это позволяет повысить точность извлечения признаков из визуальных данных.
Это, в свою очередь, помогает разрабатывать более надежные модели, чем традиционные методы.
Одним из таких примеров является Обнаружение и отслеживание объектов.
Машинное обучение можно использовать для обучения моделей обнаружению объектов на изображениях и видео, таких как автомобили, люди, транспорт и препятствия, даже если они частично видны, повернуты или просматриваются под другим углом.
Другим примером может быть сегментация изображений.
С помощью методов обучения с учителем модели можно научить распознавать метки на изображениях, например"автомобили", "дорога", "небо" и т. д.
Это помогает в создании карт окружающей среды с деталями. Это также повышает производительность других задач CV, таких как обнаружение объектов.
Компьютерное зрение на основе машинного обучения в действии
Методы машинного обучения революционизируют область компьютерного зрения. Они играют значительную роль в формировании будущего технологий и развитии области искусственного интеллекта.
Методы, рассмотренные в последнем разделе, применяются в реальных сценариях, таких как:
1. Беспилотные автомобили. Компьютерное зрение на основе машинного обучения позволяет автомобилю понимать окружающую среду, например обнаруживать другие транспортные средства, пешеходов, светофоры и дорожные знаки.
Например,
Waymo,компания Alphabet по производству беспилотных автомобилей, использует методы машинного обучения, чтобы научить свои автомобили распознавать различные дорожные условия и ситуации и реагировать на них.
Автомобильная промышленность, особенно такие производители, как Tesla, Volvo, BMW и Audi, используют компьютерное зрение в своих беспилотных автомобилях.
Компьютерное зрение позволяет этим беспилотным автомобилям обнаруживать объекты, определять разметку полосы движения и понимать сигналы светофора для безопасного вождения.
2. Безопасность и наблюдение. Обнаружение объектов и лиц с помощью компьютерного зрения на базе машинного обучения можно использовать для отслеживания движения людей и обнаружения любого подозрительного поведения.
Крупные конгломераты, такие как Fujitsu, Walmart и т. д., создали независимые исследовательские лаборатории, чтобы использовать ИИ в поведенческой аналитике в своих розничных магазинах.
3. Медицинская визуализация: компьютерная томография, рентгеновские снимки и изображения МРТ могут быть проанализированы с помощью компьютерного зрения на основе машинного обучения.
Это может облегчить обнаружение опухолей, сосудов, повысить точность диагностики.
4. Виртуальная реальность и дополненная реальность: обнаружение и отслеживание объектов в реальном времени вступает в игру при обнаружении движений и жестов пользователя.
Например, Microsoft HoloLens использует машинное обучение для понимания взгляда и жестов пользователя, что позволяет ему более естественным образом взаимодействовать с виртуальными объектами.
Будущее компьютерного зрения на основе машинного обучения может предвидеть сочетание различных других технологий.
Transformers, появляется архитектура глубокого обучения для алгоритмов компьютерного зрения.
В компьютерном зрении можно использовать такие технологии, как AutoML или автоматизированное машинное обучение.
Источник: Будущее компьютерного зрения | Технический блог NVIDIA
Компьютерное зрение и машинное обучение являются важными аспектами искусственного интеллекта.
Использование этих технологий путем использования компетенций друг друга может привести к повышению эффективности и надежности.
Это может привести к более точным и точным результатам и сэкономить время и ресурсы.
Впервые опубликовано на —https://www.tooli.qa/insights/machine-learning-vs-computer-vision
Готовы ли вы вывести свой бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Не ищите ничего, кроме Tooliqa!
Наша команда экспертов стремится помочь таким компаниям, как ваша, упростить и автоматизировать свои процессы с помощью ИИ, компьютерного зрения, глубокого обучения и первоклассный дизайн продукта UX/UI.
У нас есть знания и опыт, которые помогут вам использовать эти передовые технологии для улучшения процессов и повышения эффективности.
Позвольте нам помочь вам раскрыть весь потенциал ИИ — свяжитесь с нами по адресу [email protected] и сделайте первый шаг к светлому будущему для вашей компании.
