Unterschied zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen

Was ist Computer Vision?

Das menschliche Sehen ist voll und ganz schön und ist immer noch nicht vollständig verstanden. Es gibt jedoch eine Fülle von Lebensformen auf dem Planeten, die alle ähnliche visuelle Systeme haben. Dazu gehören Augen zum Aufnehmen von Licht, Hirnrezeptoren für den Zugriff und ein visueller Kortex für die Verarbeitung. Das menschliche Gehirn verarbeitet visuelle Informationen, indem sie die Umgebung interpretiert, und diese Bildverarbeitungstechnik ist weit überlegen. Ein Computer interpretiert und verarbeitet solche Bilder sehr unterschiedlich. Computer Vision ist ein interdisziplinäres Bereich der Informatik, das sich auf die Entwicklung von Techniken konzentriert, damit Computer digitale Bilder, Video oder andere digitale Eingaben verarbeiten, analysieren und verstehen können. Es ermöglicht Computern, aussagekräftige Informationen aus Bildern und Videos genauso zu extrahieren wie Menschen. Die Idee ist nachzuahmen, wie das menschliche Auge Licht und Farbe in der realen Welt erfassen und Informationen aus den Bildern extrahieren kann.

Ist Computer Vision AI oder ML?

Computer Vision ist eine KI -Technologie, die Computer ausbildet, um aussagekräftige Informationen von digitalen Bildern abzuleiten. Es hilft Systemen, die visuelle Welt auf eine Weise zu verstehen und zu interpretieren, die angemessene Maßnahmen auslösen kann. Zum Beispiel können Menschen eine Blume sofort erkennen, wie sie sie sehen, weil sie eine Million Jahre Head -Start hatten, um zu erkennen, wie eine Blume aussieht, welche Art ist, wo sie wächst und wie man die verschiedenen Blumen auseinander setzt. Aber Computer haben nicht den gleichen Vorteil; Für Computer mag es wie eine riesige Reihe von Zahlen ohne Kontext, sondern Daten aussehen, sondern Daten. Computer Vision hilft Maschinen, all diese Funktionen auszuführen, aber in sehr weniger Zeit und mit Kameras und Algorithmen.

Was ist maschinelles Lernen?

Dies ist eine digitale Ära, in der wir leben und auf enormen Datenhaufen sitzen, die wir keine Ahnung haben. Daten sind allgegenwärtig in der Technologie - dieselbe Technologie, von der wir so abhängig sind, von Ihren geliebten Telefonen bis hin zu Laptops, Tablets, Kameras, Aktivitäts -Trackern, Smartwatches und was nicht. Daten sind überall um uns herum, aber wir verstehen ihr Potenzial noch nicht, insbesondere wenn es darum geht, die Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln. Maschinelles Lernen verspricht, aus all diesen Daten aussagekräftige Erkenntnisse abzugeben. ML ist eine Anwendung von KI, die es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen, genau wie Menschen - aus ihren Fehlern lernen und die Erfahrungen früherer Erfahrungen verbessern. ML besteht darin, effiziente und genaue Vorhersagealgorithmen zu entwerfen.

Benötigen Sie maschinelles Lernen für Computer Vision??

In den letzten Jahren hat sich ein plötzlicher Anstieg des Interesses an der Entwicklung maschineller Lerntechniken für Computer -Vision -basierte Anwendungen gestiegen. Maschinelles Lernen und Computer Vision ergänzen sich; CV verwendet maschinelles Lerntechniken, um die Erfassung visueller Modelle zu automatisieren, Signale in Symbole zu verwandeln, trainierbare Bildverarbeitungssysteme zu erstellen und zu erfahren, wann der Algorithmus in einem Visionssystem angewendet werden soll.

Welche Art von maschinellem Lernen verwendet Computer Visionen?

Algorithmen für maschinelles Lernen können in Computer -Vision -Systemen auf mindestens zwei verschiedene Arten angewendet werden:

• Verbesserung der Wahrnehmung der Umgebung, um Objekte zu identifizieren und zu klassifizieren
• Um die Lücke zwischen internen Darstellungen der Umwelt und der Darstellung des Wissens zu schließen, das zum Extrahieren relevanter Informationen aus den Bildern erforderlich ist

Im Computer Vision -Bereich werden verschiedene Paradigmen für maschinelles Lernen verwendet, einschließlich konzeptioneller, statistischer und neuronaler Netze.

Unterschied zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen

Technologie

- Computer Vision ist eine KI -Technologie, die Computer ausbildet, um aussagekräftige Informationen von digitalen Bildern abzuleiten. Es hilft Systemen, die visuelle Welt so zu verstehen und zu interpretieren, wie es Menschen tun. Maschinelles Lernen hingegen ist eine Methode der Datenanalyse, die auf der Idee basiert, dass Maschinen aus Daten lernen, versteckte Muster in Daten identifizieren und geeignete Entscheidungen treffen können, ohne explizit programmiert zu werden.

Fokus

- Sowohl Computer Vision als auch maschinelles Lernen beinhalten die Interpretation visueller Eingänge, um Aufgaben mit unübertroffener Geschwindigkeit und Genauigkeit auszuführen, die menschliche Fähigkeiten übertreffen. Computer Vision versucht, die leistungsstarken Fähigkeiten des menschlichen visuellen Systems nachzuahmen, um Computern zu lehren, die visuelle Welt zu interpretieren. Maschinelles Lernen hingegen konzentriert sich darauf, Maschinen zum Lernen und zu verhalten, wie es Menschen tut. Die Idee ist, Anwendungen zu erstellen, die automatisch aus ihren Erfahrungen lernen können, ohne explizit programmiert zu werden.

Anwendungen

- Computer Vision spielt nun eine wichtige Rolle in verschiedenen Branchen für eine Vielzahl von Anwendungen wie Bilderkennung, fahrerlose Autotests, medizinische Diagnose, Viehüberwachung, Bewegungsanalyse, Maskenerkennung, Zellklassifizierung usw. Maschinelles Lernen wird in Spracherkennung, Verkehrsvorhersage, Produktempfehlungen, virtuellen Assistenten, selbstfahrenden Autos, E -Mail -Filterung, finanziellen Schlüsselerkenntnissen, Computer Vision usw. verwendet.

Computer Vision vs. Maschinelles Lernen: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Die Idee des Computer Vision ist es, Computern menschliche Wahrnehmungsfunktionen zu bieten, damit sie die Umgebung besser identifizieren und interpretieren und geeignete Maßnahmen ergreifen können. Es ermöglicht Computern, aussagekräftige Informationen aus Bildern und Videos genauso zu extrahieren wie Menschen. Computer Vision ist eine der vielen Anwendungen des maschinellen Lernens, die in der Tat ein Zweig der KI ist, der sich darauf konzentriert, Maschinen zum Lernen zu bringen und wie Menschen zu verhalten, aber im Gegensatz zu einem System, das auf vordefinierte Regeln einwirkt, ein maschinelles Lernen, ein maschinelles Lernen, ein maschinelles Lernen System lernt aus früheren Erfahrungen und handelt, ohne explizit programmiert zu sein und mit wenig oder gar keinem menschlichen Intervention.