Verschil tussen computervisie en machinaal leren

Wat is computervisie?

Het menselijk zicht is buitengewoon mooi en wordt nog steeds niet volledig begrepen. Toch is er een overvloed aan levensvormen op de planeet die allemaal vergelijkbare visuele systemen hebben. Ze omvatten ogen om licht op te vangen, hersenreceptoren om er toegang toe te krijgen en een visuele cortex om het te verwerken. Het menselijk brein verwerkt visuele informatie door de omgeving te interpreteren en deze beeldverwerkingstechniek is enorm superieur. Een computer interpreteert en verwerkt zulke beelden heel anders. Computer Vision is een interdisciplinair gebied van informatica dat zich richt op het ontwikkelen van technieken om computers digitale afbeeldingen, video of andere digitale invoer te laten verwerken, analyseren en begrijpen. Hiermee kunnen computers op dezelfde manier als mensen zinvolle informatie uit afbeeldingen en video's halen. Het idee is om na te bootsen hoe het menselijk oog licht en kleur in de echte wereld kan vastleggen en informatie uit afbeeldingen kan halen.

Is computervisie AI of ML?

Computer Vision is een AI-technologie die computers traint om zinvolle informatie uit digitale beelden te halen. Het helpt systemen de visuele wereld te begrijpen en te interpreteren op een manier die passende actie kan uitlokken. Mensen kunnen bijvoorbeeld een bloem onmiddellijk herkennen zoals ze hem zien, omdat ze een miljoen jaar voorsprong hebben gehad om te helpen bepalen hoe een bloem eruitziet, wat voor soort het is, waar hij groeit en hoe de verschillende bloemen van elkaar te onderscheiden zijn. Maar computers hebben niet datzelfde voordeel; voor computers lijkt het misschien een enorme reeks getallen zonder context hier, maar met gegevens. Computervisie helpt machines om al die functies uit te voeren, maar in zeer korte tijd en met behulp van camera's en algoritmen.

Wat is machinaal leren?

Dit is een digitaal tijdperk waarin we leven en we zitten op enorme stapels gegevens waar we geen idee van hebben. Gegevens zijn alomtegenwoordig in technologie - dezelfde technologie waar we zo afhankelijk van zijn, van je geliefde telefoons tot laptops, tablets, camera's, activity trackers, smartwatches en wat niet. Gegevens zijn overal om ons heen, maar we begrijpen nog steeds niet het potentieel ervan, vooral als het gaat om het omzetten van gegevens in zinvolle informatie. Machine Learning biedt de belofte om uit al die gegevens zinvolle inzichten te halen. ML is een toepassing van AI waarmee machines kunnen leren van ervaringen, net zoals mensen dat doen: leren van hun fouten en verbeteren van ervaringen uit het verleden. ML bestaat uit het ontwerpen van efficiënte en nauwkeurige voorspellingsalgoritmen.

Heeft u machine learning nodig voor computer Vision?

In de afgelopen jaren is er een plotselinge toename van de belangstelling voor het ontwikkelen van machine learning-technieken voor op computervisie gebaseerde toepassingen. Machine learning en computer vision vullen elkaar aan; CV maakt gebruik van machine learning-technieken om de acquisitie van visuele modellen te automatiseren, signalen om te zetten in symbolen, trainbare beeldverwerkingssystemen te bouwen en te leren wanneer welk algoritme in een vision-systeem moet worden toegepast.

Welk type machine learning gebruikt computervisie?

Algoritmen voor machinaal leren kunnen op ten minste twee verschillende manieren worden toegepast in computervisiesystemen:

  • om de perceptie van de omgeving te verbeteren om objecten te identificeren en te classificeren
  • om de kloof te overbruggen tussen interne representaties van de omgeving en de representatie van de kennis die nodig is om relevante informatie uit beelden te halen

Er zijn verschillende machine learning-paradigma's die worden gebruikt in het computervisiedomein, waaronder conceptuele, statistische en neurale netwerken.

Verschil tussen computervisie en machinaal leren

Technologie

– Computer Vision is een AI-technologie die computers traint om zinvolle informatie uit digitale beelden te halen. Het helpt systemen de visuele wereld te begrijpen en te interpreteren zoals mensen dat doen. Machine learning daarentegen is een methode voor data-analyse die gebaseerd is op het idee dat machines kunnen leren van data, verborgen patronen in data kunnen identificeren en passende beslissingen kunnen nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.

Focus

– Zowel computervisie als machine learning omvatten de interpretatie van visuele input om taken uit te voeren met een ongeëvenaarde snelheid en nauwkeurigheid die de menselijke capaciteiten overtreffen. Computervisie probeert de krachtige mogelijkheden van het menselijke visuele systeem na te bootsen om computers te leren de visuele wereld te interpreteren. Machine learning daarentegen is erop gericht machines te laten leren en zich te gedragen zoals mensen dat doen. Het idee is om applicaties te bouwen die automatisch kunnen leren van hun ervaringen zonder expliciet geprogrammeerd te worden.

Toepassingen

– Computervisie speelt nu een belangrijke rol in verschillende industrieën voor een breed scala aan toepassingen, zoals beeldherkenning, testen van auto's zonder bestuurder, medische diagnostiek, monitoring van vee, bewegingsanalyse, maskerdetectie, celclassificatie, enzovoort. Machine learning wordt gebruikt in spraakherkenning, verkeersvoorspelling, productaanbevelingen, virtuele assistenten, zelfrijdende auto's, e-mailfiltering, financiële belangrijke inzichten, computervisie, enz.

Computervisie versus machinaal leren: vergelijkingstabel

Samenvatting

Het idee van computervisie is om computers te voorzien van mensachtige waarnemingsmogelijkheden, zodat ze de omgeving beter kunnen identificeren en interpreteren, en passende acties kunnen ondernemen. Hiermee kunnen computers op dezelfde manier als mensen zinvolle informatie uit afbeeldingen en video's halen. Computervisie is een van de vele toepassingen van machine learning, dat in feite een tak van AI is die erop gericht is machines te laten leren en zich als mensen te gedragen, maar in tegenstelling tot een systeem dat handelt volgens vooraf gedefinieerde regels, een machine learning systeem leert van ervaringen uit het verleden en handelt zonder expliciet geprogrammeerd te zijn en met weinig of geen menselijke tussenkomst.

Laatste berichten door Sagar Khillar ( bekijk alles )

Zie meer over: ,