Différence entre la vision de l'ordinateur et l'apprentissage automatique

Qu'est-ce que la vision informatique?

La vision humaine est finement belle et n'est toujours pas complètement comprise. Pourtant, il existe une abondance de formes de vie sur la planète qui ont toutes des systèmes visuels similaires. Ils comprennent des yeux pour capturer la lumière, les récepteurs du cerveau pour y accéder et un cortex visuel pour le traiter. Le cerveau humain traite les informations visuelles en interprétant l'environnement environnant et cette technique de traitement d'image est largement supérieure. Un ordinateur interprète et traite ces images très différemment. La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de l'informatique qui se concentre sur le développement de techniques pour faire en sorte que les ordinateurs traitent, analysent et comprennent les images numériques, la vidéo ou d'autres entrées numériques. Il permet aux ordinateurs d'extraire des informations significatives à partir d'images et de vidéos de la même manière que les humains font. L'idée est d'imiter comment l'œil humain peut capturer la lumière et la couleur dans le monde réel et extraire des informations d'images.

Est la vision informatique AI ou ML?

La vision par ordinateur est une technologie d'IA qui forme les ordinateurs à dériver des informations significatives à partir d'images numériques. Il aide les systèmes à comprendre et à interpréter le monde visuel d'une manière qui peut provoquer une action appropriée. Par exemple, les humains peuvent immédiatement reconnaître une fleur telle qu'ils le voient parce qu'ils ont eu un million d'années de départ pour aider à identifier à quoi ressemble une fleur, à quel genre est-ce, où il pousse et comment distinguer les différentes fleurs à part. Mais les ordinateurs n'ont pas le même avantage; Pour les ordinateurs, cela peut ressembler à une gamme massive de nombres sans contexte ici, mais des données. La vision par ordinateur aide les machines à remplir toutes ces fonctions, mais en très moins de temps et en utilisant des caméras et des algorithmes.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Il s'agit d'une ère numérique dans laquelle nous vivons et nous nous asseyons sur d'énormes tas de données que nous n'avons aucune idée de. Les données sont omniprésentes dans la technologie - la même technologie que nous dépendons si, de vos téléphones bien-aimés aux ordinateurs portables, tablettes, caméras, trackers d'activité, montres intelligentes et ce qui n'est pas. Les données sont tout autour de nous, mais nous ne comprenons toujours pas son potentiel, surtout lorsqu'il s'agit de transformer les données en informations significatives. L'apprentissage automatique apporte la promesse de dériver des informations significatives de toutes ces données. ML est une application de l'IA qui permet aux machines d'apprendre des expériences, comme les humains font - apprendre de leurs erreurs et améliorer les expériences passées. ML consiste à concevoir des algorithmes de prédiction efficaces et précis.

Avez-vous besoin d'apprentissage automatique pour une vision par ordinateur?

Au cours des dernières années, il y a eu une augmentation soudaine d'intérêt pour développer des techniques d'apprentissage automatique pour les applications basées sur la vision par ordinateur. L'apprentissage automatique et la vision par ordinateur se complètent; CV utilise des techniques d'apprentissage automatique pour automatiser l'acquisition de modèles visuels, transformer les signaux en symboles, construire des systèmes de traitement d'image formables et apprendre quand appliquer quel algorithme dans un système de vision.

Quel type d'apprentissage automatique utilise la vision par ordinateur?

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués dans des systèmes de vision informatique de deux manières différentes:

• pour améliorer la perception de l'environnement afin d'identifier et de classer les objets
• Pour combler l'écart entre les représentations internes de l'environnement et la représentation des connaissances nécessaires pour extraire les informations pertinentes des images

Il existe différents paradigmes d'apprentissage automatique utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur, y compris les réseaux conceptuels, statistiques et neuronaux.

Différence entre la vision de l'ordinateur et l'apprentissage automatique

Technologie

- La vision par ordinateur est une technologie d'IA qui forme les ordinateurs à dériver des informations significatives à partir d'images numériques. Il aide les systèmes à comprendre et à interpréter le monde visuel dans la façon dont les humains font. L'apprentissage automatique, en revanche, est une méthode d'analyse des données basée sur l'idée que les machines peuvent apprendre des données, identifier les modèles cachés dans les données et prendre des décisions appropriées sans être explicitement programmé.

Se concentrer

- La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique impliquent l'interprétation des entrées visuelles pour effectuer des tâches avec une vitesse et une précision inégalées qui dépassent les capacités humaines. La vision par ordinateur cherche à imiter les capacités puissantes du système visuel humain afin d'enseigner aux ordinateurs à interpréter le monde visuel. L'apprentissage automatique, en revanche, se concentre sur l'obtention de machines pour apprendre et agir comme le font les humains. L'idée est de créer des applications qui peuvent apprendre automatiquement de leurs expériences sans être explicitement programmée.

Applications

- La vision informatique joue désormais un rôle important dans plusieurs industries différentes pour un large éventail d'applications telles que la reconnaissance d'image, les tests de voitures sans conducteur, les diagnostics médicaux, la surveillance du bétail, l'analyse des mouvements, la détection du masque, la classification des cellules, etc. L'apprentissage automatique est utilisé dans la reconnaissance de la parole, la prédiction du trafic, les recommandations de produits, les assistants virtuels, les voitures autonomes, le filtrage des e-mails, les idées de clés financières, la vision par ordinateur, etc.

Vision par ordinateur VS. Apprentissage automatique: tableau de comparaison

Résumé

L'idée de vision par ordinateur est de fournir aux ordinateurs des capacités de perception humaine afin qu'ils puissent mieux identifier et interpréter l'environnement et prendre les mesures appropriées. Il permet aux ordinateurs d'extraire des informations significatives à partir d'images et de vidéos de la même manière que les humains font. La vision par ordinateur est l'une des nombreuses applications de l'apprentissage automatique, qui, en fait, est une branche de l'IA qui se concentre sur l'obtention de machines pour apprendre et agir comme les humains, mais contrairement à un système qui agit sur un ensemble de règles prédéfinies, un apprentissage automatique Le système apprend des expériences passées et agisse sans être explicitement programmée et avec peu ou pas d'intervention humaine.