Diferencia entre visión artificial y aprendizaje automático

¿Qué es la visión artificial?

La visión humana es increíblemente hermosa y aún no se comprende por completo. Pero hay muchas formas de vida en el planeta y todas tienen sistemas visuales similares. Incluyen ojos para capturar la luz, receptores cerebrales para acceder a ella y corteza visual para procesarla. El cerebro humano procesa la información visual interpretando el entorno que lo rodea y esta técnica de procesamiento de imágenes es muy superior. Tales imágenes son interpretadas y procesadas de manera muy diferente por una computadora. Computer Vision es un campo interdisciplinario de las ciencias de la computación que se enfoca en el desarrollo de técnicas para hacer que las computadoras procesen, analicen y comprendan imágenes digitales, videos u otras entradas digitales. Permite que las computadoras extraigan información significativa de imágenes y videos como lo hacen los humanos. La idea es imitar cómo el ojo humano puede captar la luz y el color en la vida real y extraer información de las imágenes.

¿Es AI o ML la visión artificial?

Computer Vision es una tecnología de inteligencia artificial que entrena a las computadoras para obtener información significativa de imágenes digitales. Ayuda a comprender e interpretar los sistemas del mundo visual de una manera que puede atraer la acción adecuada. Por ejemplo, las personas pueden reconocer inmediatamente una flor tal como la ven porque han comenzado un millón de años para ayudar a descubrir cómo se ve una flor, de qué tipo es, dónde crece y cómo aparecen las diferentes flores. . Pero las computadoras no tienen la misma ventaja; para las computadoras, puede parecer una gran variedad de números sin contexto aquí, pero datos. La visión artificial ayuda a las máquinas a realizar todas estas funciones, pero en menos tiempo y utilizando cámaras y algoritmos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Esta es una era digital en la que vivimos y nos sentamos sobre enormes pilas de datos de los que no tenemos ni idea. La tecnología es omnipresente: la misma tecnología en la que confiamos tanto, desde nuestros amados teléfonos hasta computadoras portátiles, tabletas, cámaras, rastreadores de actividad, relojes inteligentes y demás. Todos estamos rodeados de datos, pero aún no comprendemos su potencial, especialmente cuando se trata de transformar datos en información significativa. Machine Learning promete proporcionar información valiosa a partir de todos estos datos. ML es una aplicación de IA que permite que las máquinas aprendan de las experiencias, tal como lo hacen los humanos: aprenden de sus errores y mejoran las experiencias pasadas. ML se trata de diseñar algoritmos de predicción eficientes y precisos.

¿Necesita aprendizaje automático para PC Vision?

En los últimos años, ha habido un aumento repentino en el interés por desarrollar técnicas de aprendizaje automático para aplicaciones basadas en video. El aprendizaje automático y la visión artificial se complementan; CV utiliza técnicas de aprendizaje automático para automatizar la adquisición de modelos visuales, convertir señales en símbolos, construir sistemas de procesamiento de imágenes en entrenamiento y aprender cuándo se debe implementar un algoritmo en un sistema de visión.

¿Qué tipo de aprendizaje automático utiliza la visión artificial?

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden aplicar a los sistemas de video por computadora al menos de dos maneras diferentes:

• mejorar la comprensión del entorno circundante identificar y clasificar objetos
• cerrar la brecha entre las representaciones internas del entorno y la expresión del conocimiento requerido para extraer información relevante de las imágenes

Se utilizan varios paradigmas de aprendizaje automático en el dominio de la visión por computadora, incluidas las redes conceptuales, estadísticas y neuronales.

Diferencia entre visión artificial y aprendizaje automático

Tecnología

– Computer Vision es una tecnología de inteligencia artificial que entrena a las computadoras para obtener información significativa de imágenes digitales. Ayuda a los sistemas a comprender e interpretar el mundo visual como lo hacen los humanos. El aprendizaje automático, por otro lado, es un método de análisis de datos basado en la idea de que las máquinas pueden aprender de los datos, identificar patrones ocultos en los datos y tomar decisiones apropiadas sin ser programadas explícitamente.

Enfoque

– Tanto la visión artificial como el aprendizaje automático implican la interpretación de entradas visuales para realizar tareas con una velocidad y precisión inigualables que superan las capacidades humanas. La visión por computadora busca imitar las poderosas habilidades del sistema visual humano para enseñar a las computadoras a interpretar el mundo visual. El aprendizaje automático, por otro lado, se enfoca en hacer que las máquinas aprendan y actúen como lo hacen los humanos. La idea es construir aplicaciones que puedan aprender automáticamente de sus experiencias sin ser programadas explícitamente.

Aplicaciones

– La visión por computadora ahora juega un papel importante en varias industrias en una amplia gama de aplicaciones, como reconocimiento de imágenes, pruebas de automóviles sin conductor, diagnósticos médicos, monitoreo de ganado, análisis de movimiento, detección de máscaras, clasificación de células, etc. El aprendizaje automático se utiliza en el reconocimiento de voz, la predicción del tráfico, las recomendaciones de productos, los asistentes virtuales, los automóviles autónomos, el filtrado de correo electrónico, la información financiera clave, la visión por computadora, etc.

Visión por computadora vs. Aprendizaje automático: un

Resumen

La idea de la visión por computadora es proporcionar a las computadoras capacidades perceptivas similares a las humanas para que puedan reconocer e interpretar mejor el entorno y tomar las medidas apropiadas. Permite que las computadoras extraigan información significativa de imágenes y videos como lo hacen los humanos. La visión por computadora es una de las muchas funciones del aprendizaje automático, que es, de hecho, una rama de la IA que se enfoca en adquirir el aprendizaje automático y actuar como humanos, pero a diferencia de un sistema que opera con un conjunto predefinido de reglas, el aprendizaje automático. el sistema aprende de experiencias y acciones pasadas sin ser programado explícitamente con poca o ninguna intervención humana.