Différence entre la vision de l'ordinateur et l'apprentissage en profondeur

Au cours des dernières décennies environ, les techniques de l'époque de l'avenir comme l'IA et la vision machine sont devenues le courant dominant en adoptant de nombreuses applications, allant de l'assemblage automatisé de robots aux conseils automatiques du véhicule, analyse des images à distance et inspection visuelle automatisée. La vision par ordinateur et l'apprentissage en profondeur sont parmi les sujets les plus chauds de nos jours avec chaque industrie technologique et même les start-ups se précipitant pour se diriger vers la compétition.

Qu'est-ce que la vision informatique?

La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de traiter, analyser et interpréter le monde visuel. Il existe un grand nombre d'objets dans le monde réel et bien que différents objets puissent avoir une apparence visuelle similaire, ce sont les détails subtils qui les séparent les uns des autres. La reconnaissance de l'image est considérée comme l'application la plus courante dans la vision informatique. Eh bien, l'idée est de faire des ordinateurs pour identifier et traiter les images de la même manière que la vision humaine. La facilité avec laquelle la vision humaine traite et interprète les images est vraiment impeccable. Les visions informatiques visent à passer ce trait caractéristique des humains sur des ordinateurs afin que les ordinateurs comprennent et analyseraient les systèmes complexes comme les humains le feraient ou même mieux.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

Le Deep Learning est un sous-ensemble d'apprentissage automatique et d'IA basé sur des réseaux de neurones artificiels qui cherchent à imiter le fonctionnement du cerveau humain afin que l'ordinateur apprenne ce qui vient naturellement aux humains. Le Deep Learning s'intéresse aux algorithmes inspirés de la structure du cerveau humain qui permet aux machines d'obtenir un certain niveau de compréhension et de connaissances comme le cerveau humain filtre l'information. Il définit les paramètres du modèle pour le processus de prise de décision imitant le processus de compréhension dans le cerveau humain. C'est un moyen d'inférence des données dans l'apprentissage automatique et ensemble, ils sont parmi les principaux outils de l'IA moderne. Il a été initialement développé comme une approche d'apprentissage automatique pour gérer les mappages complexes de sortie d'entrée. Aujourd'hui, l'apprentissage en profondeur est un système de pointe utilisé dans de nombreuses industries pour diverses applications.

Différence entre la vision de l'ordinateur et l'apprentissage en profondeur

Concept

- La vision par ordinateur est un sous-ensemble d'apprentissage automatique qui traite de la fabrication d'ordinateurs ou de machines à comprendre les actions, les comportements et les langues humaines de la même manière que les humains. L'idée est de faire comprendre et d'interpréter les machines afin qu'elles en aient un sens et en dérivent des idées significatives. Le Deep Learning est un sous-ensemble d'IA qui cherche à imiter le fonctionnement du cerveau humain basé sur des réseaux de neurones artificiels.

But

- Le but de la vision par ordinateur est de programmer un ordinateur pour interpréter les informations visuelles contenues dans les données d'image et de vidéo afin de mieux comprendre les données numériques. L'idée est de traduire ces données en informations significatives, en utilisant des informations contextuelles fournies par les humains afin de prendre de meilleures décisions commerciales et de résoudre des problèmes complexes. Deep Learning a été introduit dans le but de déplacer l'apprentissage automatique plus près de l'IA. Les algorithmes DL ont révolutionné la façon dont nous traitons les données. L'objectif est d'extraire des fonctionnalités de données brutes en fonction de la notion de réseaux de neurones artificiels.

Applications

- Les applications réelles les plus courantes de la vision par ordinateur comprennent la détection des défauts, l'étiquetage de l'image, la reconnaissance du visage, la détection d'objets, la classification d'images, le suivi des objets, l'analyse des mouvements, la classification des cellules, et plus. Les meilleures applications de l'apprentissage en profondeur sont les voitures autonomes, le traitement du langage naturel, la reconnaissance visuelle, la reconnaissance de l'image et de la parole, les assistants virtuels, les chatbots, la détection de fraude, etc.

Vision par ordinateur VS. Apprentissage en profondeur: graphique de comparaison

Résumé

L'apprentissage en profondeur a réalisé des progrès remarquables dans divers domaines en peu de temps, en particulier, il a apporté une révolution à la communauté de la vision informatique, introduisant des solutions efficaces aux problèmes qui étaient restés longtemps non résolus. La vision par ordinateur est une sous-champ d'IA qui cherche à faire comprendre aux ordinateurs le contenu des données numériques contenues dans des images ou des vidéos et en donner un sens. Deep Learning vise à rapprocher l'apprentissage automatique à un pas de l'un de ses objectifs originaux, c'est-à-dire l'intelligence artificielle.

La vision par ordinateur fait-elle partie de l'apprentissage en profondeur?

Le lien entre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique est très flou, tout comme le lien entre la vision par ordinateur et l'apprentissage en profondeur. En peu de temps, la vision par ordinateur a montré d'énormes progrès, et de l'interprétation des données optiques à la modélisation d'objets, le terme apprentissage en profondeur a commencé à se glisser dans la vision de l'ordinateur, comme il l'a fait dans l'apprentissage automatique, l'IA et d'autres domaines.

Qu'est-ce que la vision informatique avec l'apprentissage en profondeur?

De nombreuses applications traditionnelles dans la vision par ordinateur peuvent être résolues en invoquant des méthodes d'apprentissage en profondeur. La vision par ordinateur cherche à guider les machines et les ordinateurs vers la compréhension du contenu des données numériques telles que des images ou des vidéos.

Est-ce que l'apprentissage machine de la vision par ordinateur?

La vision par ordinateur est un sous-ensemble d'apprentissage automatique et l'apprentissage automatique est un sous-champ de l'IA. La vision par ordinateur forme les ordinateurs pour donner un sens au monde visuel comme la vision humaine. Alors que la vision par ordinateur utilise des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones, il est plus que l'apprentissage automatique appliqué. Ils sont étroitement liés les uns aux autres, mais ils ne sont pas les mêmes.

Pourquoi la vision informatique est-elle si difficile?

La vision par ordinateur est un défi car elle est limitée par le matériel et la façon dont les machines voient les objets et les images sont très différentes de la façon dont les humains les voient et les interprètent. Les machines les voient comme des nombres représentant des pixels individuels, ce qui rend difficile de les rendre à comprendre quoi et comment nous voyons les choses.

Quel est le rôle de la vision par ordinateur?

La vision par ordinateur est la science de la création d'ordinateurs ou de machines à comprendre les actions, les comportements et les langues humaines de la même manière que les humains. La vision par ordinateur a une diversité incroyable d'applications du monde réel telles que la conduite autonome, les systèmes biométriques, le système de protection des piétons, la surveillance vidéo, la robotique, le diagnostic médical, etc.