Differenza tra computer vision e deep learning

Negli ultimi decenni circa, le tecnologie del futuro come l'intelligenza artificiale e la visione artificiale sono ora diventate mainstream abbracciando molte applicazioni, che vanno dall'assemblaggio automatizzato di robot alla guida automatica dei veicoli, all'analisi delle immagini telerilevate e all'ispezione visiva automatizzata. La visione artificiale e il deep learning sono tra gli argomenti più scottanti in questi giorni con ogni settore tecnologico e persino le start-up che si affrettano a sfidare la concorrenza.

Che cos'è la visione artificiale?

La Computer Vision è un campo interdisciplinare dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di elaborare, analizzare e interpretare il mondo visivo. Esiste un numero enorme di oggetti nel mondo reale e mentre oggetti diversi potrebbero avere un aspetto visivo simile, sono i dettagli sottili che li separano l'uno dall'altro. Il riconoscimento delle immagini è considerato l'applicazione più comune nella visione artificiale. Bene, l'idea è di fare in modo che i computer identifichino ed elaborino le immagini allo stesso modo della visione umana. La facilità con cui la visione umana elabora e interpreta le immagini è davvero impeccabile. Computer visions mira a trasmettere questo tratto caratteristico degli umani ai computer in modo che i computer possano comprendere e analizzare sistemi complessi proprio come farebbero gli umani o anche meglio.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale basato su reti neurali artificiali che cerca di imitare il funzionamento del cervello umano in modo che il computer possa apprendere ciò che è naturale per l'uomo. Il deep learning riguarda algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano che consentono alle macchine di acquisire un certo livello di comprensione e conoscenza proprio come il cervello umano filtra le informazioni. Definisce i parametri del modello per il processo decisionale imitando il processo di comprensione nel cervello umano. È un modo di inferenza dei dati nell'apprendimento automatico e, insieme, sono tra i principali strumenti dell'IA moderna. È stato inizialmente sviluppato come un approccio di apprendimento automatico per gestire complesse mappature input-output. Oggi, il deep learning è un sistema all'avanguardia utilizzato in molti settori per varie applicazioni.

Differenza tra Computer Vision e Deep Learning

Concetto

– La visione artificiale è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che si occupa di far comprendere ai computer o alle macchine azioni, comportamenti e linguaggi umani in modo simile agli umani. L'idea è far sì che le macchine comprendano e interpretino il mondo visivo in modo che ne traggano un senso e traggano alcune intuizioni significative. Il deep learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che cerca di imitare il funzionamento del cervello umano basato su reti neurali artificiali.

Scopo

– Lo scopo della visione artificiale è programmare un computer per interpretare le informazioni visive contenute nei dati di immagini e video al fine di dare un senso migliore ai dati digitali. L'idea è di tradurre questi dati in approfondimenti significativi, utilizzando le informazioni contestuali fornite dagli esseri umani al fine di prendere decisioni aziendali migliori e risolvere problemi complessi. Il deep learning è stato introdotto con l'obiettivo di avvicinare il machine learning all'AI. Gli algoritmi DL hanno rivoluzionato il modo in cui trattiamo i dati. L'obiettivo è estrarre caratteristiche da dati grezzi basati sulla nozione di reti neurali artificiali.

Applicazioni

– Le applicazioni più comuni del mondo reale della visione artificiale includono il rilevamento dei difetti, l'etichettatura delle immagini, il riconoscimento facciale, il rilevamento degli oggetti, la classificazione delle immagini, il tracciamento degli oggetti, l'analisi del movimento, la classificazione delle cellule e altro ancora. Le principali applicazioni del deep learning sono auto a guida autonoma, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento visivo, riconoscimento di immagini e parlato, assistenti virtuali, chatbot, rilevamento di frodi, ecc.

Visione artificiale e Deep Learning: grafico di confronto

Riepilogo

Il deep learning ha raggiunto notevoli progressi in vari campi in un breve lasso di tempo, in particolare ha portato una rivoluzione nella comunità della visione artificiale, introducendo soluzioni efficienti ai problemi che erano rimasti a lungo irrisolti. La visione artificiale è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che cerca di far comprendere ai computer i contenuti dei dati digitali contenuti all'interno di immagini o video e di dare loro un senso. Il deep learning mira ad avvicinare il machine learning a uno dei suoi obiettivi originali, ovvero l'intelligenza artificiale.

La computer vision fa parte del deep learning?

Il legame tra visione artificiale e apprendimento automatico è molto sfocato, così come il legame tra visione artificiale e apprendimento profondo. In un breve lasso di tempo, la visione artificiale ha mostrato enormi progressi e dall'interpretazione dei dati ottici alla modellazione degli oggetti, il termine deep learning ha iniziato a insinuarsi nella visione artificiale, così come nell'apprendimento automatico, nell'intelligenza artificiale e in altri domini.

Che cos'è la visione artificiale con il deep learning?

Molte applicazioni tradizionali della computer vision possono essere risolte ricorrendo a metodi di deep learning. La visione artificiale cerca di guidare macchine e computer verso la comprensione dei contenuti dei dati digitali come immagini o video.

La visione artificiale è l'apprendimento automatico?

La visione artificiale è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico e l'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale. La visione artificiale allena i computer a dare un senso al mondo visivo come fa la visione umana. Sebbene la visione artificiale utilizzi algoritmi di apprendimento automatico come le reti neurali, è più che l'apprendimento automatico applicato. Sono strettamente legati l'uno all'altro, ma non sono la stessa cosa.

Perché la visione artificiale è così difficile?

La visione artificiale è una sfida perché è limitata dall'hardware e il modo in cui le macchine vedono oggetti e immagini è molto diverso da come gli umani li vedono e li interpretano. Le macchine li vedono come numeri che rappresentano i singoli pixel, rendendo difficile far loro capire cosa e come vediamo le cose.

Qual è il ruolo della visione artificiale?

La visione artificiale è la scienza che consente al computer o alle macchine di comprendere le azioni, i comportamenti e i linguaggi umani in modo simile agli umani. La visione artificiale ha una straordinaria varietà di applicazioni del mondo reale come la guida autonoma, i sistemi biometrici, il sistema di protezione dei pedoni, la videosorveglianza, la robotica, la diagnosi medica e altro ancora.

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