Diferenza entre visión por computador e aprendizaxe automática

Que é a visión por ordenador?

A visión humana é complexamente fermosa e aínda non se comprende completamente. Non obstante, hai unha abundancia de formas de vida no planeta que teñen sistemas visuais similares. Inclúen ollos para captar luz, receptores cerebrais para acceder a ela e unha cortiza visual para procesala. O cerebro humano procesa a información visual interpretando o ambiente circundante e esta técnica de procesamento de imaxes é moi superior. Un ordenador interpreta e procesa esas imaxes de xeito moi diferente. A visión por computador é un campo interdisciplinar da informática que se centra no desenvolvemento de técnicas para facer procesar, analizar e comprender imaxes dixitais, vídeo ou outras entradas dixitais. Permite aos ordenadores extraer información significativa de imaxes e vídeos do mesmo xeito que fan os humanos. A idea é imitar como o ollo humano pode captar luz e cor no mundo real e extraer información das imaxes.

A visión por computadora é AI ou ML?

Computer Vision é unha tecnoloxía de IA que adestra aos ordenadores para obter información significativa a partir de imaxes dixitais. Axuda aos sistemas a comprender e interpretar o mundo visual dun xeito que pode provocar unha acción adecuada. Por exemplo, os humanos poden recoñecer inmediatamente unha flor como a ven porque levan un millón de anos de cabeza para axudar a identificar como é unha flor, que tipo é, onde crece e como distinguir as diferentes flores. Pero os ordenadores non teñen esa mesma vantaxe; para ordenadores, pode parecer unha gran variedade de números sen contexto aquí, senón datos. A visión por computadora axuda ás máquinas a realizar todas esas funcións, pero en moi menos tempo e usando cámaras e algoritmos.

Que é a aprendizaxe automática?

Esta é unha era dixital na que vivimos e sentámonos en enormes moreas de datos dos que non temos ningunha pista. Os datos son omnipresentes na tecnoloxía: a mesma tecnoloxía da que tanto dependemos, desde os seus amados teléfonos ata portátiles, tabletas, cámaras, rastreadores de actividade, reloxos intelixentes e que non. Os datos están ao noso redor, pero aínda non entendemos o seu potencial, especialmente á hora de transformar os datos en información significativa. A aprendizaxe automática trae a promesa de obter información significativa de todos eses datos. ML é unha aplicación de IA que permite ás máquinas aprender das experiencias, do mesmo xeito que fan os humanos: aprender dos seus erros e mellorar as experiencias pasadas. ML consiste en deseñar algoritmos de predición eficientes e precisos.

¿Necesitas aprendizaxe automática para a visión por ordenador?

Nos últimos anos, aumentou repentinamente o interese por desenvolver técnicas de aprendizaxe automática para aplicacións baseadas na visión por computador. A aprendizaxe automática e a visión por computador compleméntanse; CV utiliza técnicas de aprendizaxe automática para automatizar a adquisición de modelos visuais, transformar sinais en símbolos, construír sistemas de procesamento de imaxes adestrables e aprender cando aplicar que algoritmo nun sistema de visión.

Que tipo de aprendizaxe automática utiliza a visión por computador?

Os algoritmos de aprendizaxe automática pódense aplicar en sistemas de visión por computadora de polo menos dous xeitos diferentes:

  • para mellorar a percepción do contorno circundante para identificar e clasificar obxectos
  • para salvar a brecha entre as representacións internas do contorno e a representación do coñecemento necesario para extraer información relevante das imaxes

Existen diferentes paradigmas de aprendizaxe automática empregados no dominio da visión por computadora, incluíndo redes conceptuais, estatísticas e neuronais.

Diferenza entre visión por computador e aprendizaxe automática

Tecnoloxía

- Computer Vision é unha tecnoloxía de IA que adestra aos ordenadores para obter información significativa a partir de imaxes dixitais. Axuda aos sistemas a comprender e interpretar o mundo visual como o fan os humanos. A aprendizaxe automática, por outra banda, é un método de análise de datos baseado na idea de que as máquinas poden aprender dos datos, identificar patróns ocultos nos datos e tomar decisións axeitadas sen seren programados explícitamente.

Foco

- Tanto a visión por computador como a aprendizaxe automática implican a interpretación de entradas visuais para realizar tarefas cunha velocidade e precisión inigualables que superan as capacidades humanas. A visión por computador busca imitar as poderosas capacidades do sistema visual humano para ensinar aos ordenadores a interpretar o mundo visual. A aprendizaxe automática, por outra banda, céntrase en conseguir que as máquinas aprendan e actúen como fan os humanos. A idea é construír aplicacións que poidan aprender automaticamente das súas experiencias sen seren programadas explícitamente.

Aplicacións

- A visión por computador xoga agora un papel importante en varias industrias diferentes para unha ampla gama de aplicacións como o recoñecemento de imaxes, probas de vehículos sen condutor, diagnóstico médico, monitorización do gando, análise do movemento, detección de máscaras, clasificación celular, etc. A aprendizaxe automática úsase no recoñecemento de voz, predición de tráfico, recomendacións de produtos, asistentes virtuais, coches autónomos, filtrado de correos electrónicos, información sobre as claves financeiras, visión por ordenador, etc.

Visión por computador vs. aprendizaxe automática: gráfico de comparación

Resumo

A idea da visión por computador é proporcionar aos computadores capacidades de percepción semellantes ás persoas para que poidan identificar e interpretar mellor o ambiente e tomar as accións axeitadas. Permite aos ordenadores extraer información significativa de imaxes e vídeos do mesmo xeito que fan os humanos. A visión por computadora é unha das moitas aplicacións da aprendizaxe automática, que de feito é unha rama da IA ​​que se centra en conseguir que as máquinas aprendan e actúen como humanos, pero a diferenza dun sistema que actúa sobre un conxunto de regras predefinido, unha aprendizaxe automática o sistema aprende das experiencias pasadas e actúa sen ser programado explícitamente e con pouca ou nula intervención humana.

Últimas mensaxes de Sagar Khillar ( ver todo )

Ver máis sobre: ,