Perbezaan antara penglihatan komputer dan pembelajaran mesin

Apa itu Visi Komputer?

Visi manusia sangat indah dan masih belum difahami sepenuhnya. Namun terdapat banyak bentuk kehidupan di planet yang semuanya mempunyai sistem visual yang serupa. Mereka termasuk mata untuk menangkap cahaya, reseptor otak untuk mengaksesnya, dan korteks visual untuk memprosesnya. Otak manusia memproses maklumat visual dengan menafsirkan persekitaran sekitar dan teknik pemprosesan imej ini jauh lebih baik. Komputer menafsirkan dan memproses imej tersebut dengan sangat berbeza. Visi Komputer adalah bidang interdisipliner sains komputer yang memberi tumpuan kepada pembangunan teknik untuk membuat proses komputer, menganalisis dan memahami imej digital, video atau input digital lain. Ia membolehkan komputer mengekstrak maklumat yang bermakna dari imej dan video dengan cara yang sama manusia lakukan. Ideanya adalah meniru bagaimana mata manusia dapat menangkap cahaya dan warna di dunia nyata dan mengeluarkan maklumat dari imej.

Adakah Visi Komputer AI atau ML?

Visi Komputer adalah teknologi AI yang melatih komputer untuk mendapatkan maklumat yang bermakna dari imej digital. Ia membantu sistem memahami dan mentafsir dunia visual dengan cara yang dapat menimbulkan tindakan yang sesuai. Contohnya, manusia dapat mengenali bunga dengan segera kerana mereka melihatnya kerana mereka mempunyai satu juta tahun kepala mula membantu mengenal pasti apa bunga, apa jenisnya, di mana ia tumbuh, dan bagaimana untuk memberitahu bunga yang berbeza. Tetapi komputer tidak mempunyai kelebihan yang sama; ke komputer, ia mungkin kelihatan seperti pelbagai nombor tanpa konteks di sini, tetapi data. Visi Komputer Membantu Mesin Melakukan semua fungsi tersebut, tetapi dalam masa yang sangat kurang dan menggunakan kamera dan algoritma.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Ini adalah era digital yang kita tinggalkan dan kita duduk di atas buasir data yang kita tidak mempunyai petunjuk. Data adalah di mana -mana teknologi - teknologi yang sama yang kita sangat bergantung, dari telefon kesayangan anda ke komputer riba, tablet, kamera, pelacak aktiviti, smartwatches, dan apa yang tidak. Data adalah di sekeliling kita, namun kita masih tidak memahami potensinya, terutamanya ketika mengubah data menjadi maklumat yang bermakna. Pembelajaran mesin membawa janji untuk mendapatkan pandangan yang bermakna dari semua data itu. ML adalah aplikasi AI yang membolehkan mesin belajar dari pengalaman, seperti cara manusia - belajar dari kesilapan mereka dan meningkatkan pengalaman masa lalu. ML terdiri daripada merancang algoritma ramalan yang cekap dan tepat.

Adakah anda memerlukan pembelajaran mesin untuk penglihatan komputer?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, terdapat peningkatan minat secara tiba -tiba dalam membangunkan teknik pembelajaran mesin untuk aplikasi berasaskan penglihatan komputer. Pembelajaran mesin dan penglihatan komputer saling melengkapi; CV menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengautomasikan pengambilalihan model visual, mengubah isyarat kepada simbol, membina sistem pemprosesan imej yang boleh dilatih, dan belajar bila menggunakan algoritma apa dalam sistem penglihatan.

Apakah jenis pembelajaran mesin yang digunakan oleh penglihatan komputer?

Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan dalam sistem penglihatan komputer dalam sekurang -kurangnya dua cara yang berbeza:

• untuk meningkatkan persepsi persekitaran sekitar untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan objek
• untuk merapatkan jurang antara perwakilan dalaman alam sekitar dan perwakilan pengetahuan yang diperlukan untuk mengekstrak maklumat yang relevan dari imej

Terdapat paradigma pembelajaran mesin yang berbeza yang digunakan dalam domain penglihatan komputer, termasuk rangkaian konseptual, statistik dan saraf.

Perbezaan antara penglihatan komputer dan pembelajaran mesin

Teknologi

- Visi Komputer adalah teknologi AI yang melatih komputer untuk mendapatkan maklumat yang bermakna dari imej digital. Ia membantu sistem memahami dan mentafsirkan dunia visual dalam cara manusia lakukan. Pembelajaran mesin, sebaliknya, adalah kaedah analisis data berdasarkan idea bahawa mesin dapat belajar dari data, mengenal pasti corak tersembunyi dalam data dan membuat keputusan yang sesuai tanpa diprogramkan secara eksplisit.

Fokus

- Kedua -dua penglihatan komputer dan pembelajaran mesin melibatkan tafsiran input visual untuk melaksanakan tugas dengan kelajuan dan ketepatan yang tidak dapat ditandingi yang melampaui keupayaan manusia. Visi komputer bertujuan untuk meniru keupayaan kuat sistem visual manusia untuk mengajar komputer untuk menafsirkan dunia visual. Pembelajaran mesin, sebaliknya, memberi tumpuan kepada mendapatkan mesin untuk belajar dan bertindak seperti manusia lakukan. Ideanya adalah untuk membina aplikasi yang secara automatik boleh belajar dari pengalaman mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit.

Aplikasi

- Visi komputer kini memainkan peranan penting dalam beberapa industri yang berbeza untuk pelbagai aplikasi seperti pengiktirafan imej, ujian kereta tanpa pemandu, diagnostik perubatan, pemantauan ternakan, analisis pergerakan, pengesanan topeng, klasifikasi sel, dan sebagainya. Pembelajaran mesin digunakan dalam pengiktirafan pertuturan, ramalan lalu lintas, cadangan produk, pembantu maya, kereta memandu sendiri, penapisan e -mel, pandangan utama kewangan, penglihatan komputer, dll.

Visi Komputer vs. Pembelajaran Mesin: Carta Perbandingan

Ringkasan

Idea penglihatan komputer adalah untuk menyediakan komputer dengan keupayaan persepsi seperti manusia supaya mereka dapat mengenal pasti dan mentafsir alam sekitar dengan lebih baik, dan mengambil tindakan yang sesuai. Ia membolehkan komputer mengekstrak maklumat yang bermakna dari imej dan video dengan cara yang sama manusia lakukan. Visi Komputer adalah salah satu daripada banyak aplikasi pembelajaran mesin, yang sebenarnya adalah cabang AI yang memberi tumpuan kepada mendapatkan mesin untuk belajar dan bertindak seperti manusia, tetapi tidak seperti sistem yang bertindak pada set peraturan yang telah ditetapkan, pembelajaran mesin sistem belajar dari pengalaman masa lalu dan bertindak tanpa diprogramkan secara eksplisit dan dengan sedikit atau tidak campur tangan manusia.