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Diferencia entre visión artificial y aprendizaje profundo

En los últimos años, la tecnología del futuro, como la IA y la visión artificial, se ha convertido en la corriente principal en la adopción de muchas aplicaciones, desde el ensamblaje automatizado de robots hasta la guía automática de vehículos, el análisis de imágenes de detección remota y la inspección visual automatizada. La visión por computadora y el aprendizaje profundo se encuentran entre los temas más candentes en estos días y todas las industrias tecnológicas e incluso las nuevas empresas están tomando la delantera.

¿Qué es la visión artificial?

Computer Vision es un campo interdisciplinario de inteligencia artificial que permite a las computadoras procesar, analizar e interpretar el mundo visual. Hay una gran cantidad de objetos en la vida real y, si bien las diferentes cosas pueden parecer visuales, son los detalles sutiles los que las separan. El reconocimiento de imágenes se considera la aplicación más popular en visión por computadora. Bueno, la idea es hacer que las computadoras reconozcan y procesen imágenes de la misma manera que la visión humana. La facilidad con la que la visión humana hace que el procesamiento e interpretación de las imágenes sea verdaderamente perjudicial. Las visiones por computadora tienen como objetivo transmitir esta característica de los humanos a las computadoras para que las computadoras puedan comprender y analizar sistemas complejos tal como lo hacen los humanos o mejor aún.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático y la IA basado en redes neuronales artificiales que buscan imitar la función del cerebro humano para que una computadora aprenda lo que es natural para los humanos. El aprendizaje profundo implica algoritmos impulsados ​​por la estructura del cerebro humano que permiten que las máquinas adquieran cierto nivel de comprensión y conocimiento al igual que el cerebro humano filtra la información. Define parámetros modelo para el proceso de toma de decisiones que imitan el proceso de comprensión en el cerebro humano. Es una forma de inferir datos en el aprendizaje automático y, en conjunto, se encuentran entre las grandes herramientas de la IA moderna. Originalmente se desarrolló como un enfoque de aprendizaje automático para manejar mapeos complejos de entrada y salida. Hoy en día, el aprendizaje profundo es un sistema de última generación utilizado en muchas industrias para una variedad de aplicaciones.

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Diferencia entre visión artificial y aprendizaje profundo

Concepto

– La visión por computadora es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de comprender las acciones, los comportamientos y los lenguajes humanos de las computadoras o máquinas de la misma manera que los humanos. La idea es hacer que las máquinas entiendan e interpreten el mundo visual para que le den sentido y obtengan información significativa. El aprendizaje profundo es un subconjunto de la IA que busca imitar la función del cerebro humano basándose en redes neuronales artificiales.

Objetivo

– El propósito de la programación de visión por computadora es interpretar la información visual contenida en los datos de imagen y video para dar un mejor sentido a los datos digitales. La idea es traducir estos datos en conocimientos significativos, utilizando información contextual que proporcione a las personas para tomar mejores decisiones comerciales y resolver problemas complejos. El aprendizaje profundo se ha introducido con el objetivo de acercar el aprendizaje automático a la IA. Los algoritmos de DL han revolucionado la forma en que manejamos los datos. El objetivo es extraer características de datos sin procesar basados ​​en la noción de redes neuronales artificiales.

Aplicaciones

– Las aplicaciones del mundo real más populares para la visión artificial incluyen la detección de defectos, el etiquetado de imágenes, el reconocimiento facial, la detección de objetos, la clasificación de imágenes, el seguimiento de objetos, el análisis de movimiento, la clasificación de células y muchas más. Las mejores aplicaciones para el aprendizaje profundo son los coches autónomos, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento visual, el reconocimiento de imagen y voz, los asistentes virtuales, los chatbots, la detección de fraudes, etc.

Visión por computadora vs. Aprendizaje en profundidad: un

Resumen

El aprendizaje profundo ha logrado avances significativos en varios campos en un corto espacio de tiempo, en particular, ha revolucionado la comunidad de visión por computadora, introduciendo soluciones efectivas a los problemas sin resolver durante mucho tiempo. La visión por computadora es un subconjunto de la IA que busca que las computadoras entiendan y den sentido al contenido de los datos digitales contenidos en imágenes o videos. El aprendizaje profundo tiene como objetivo llevar el aprendizaje automático un paso más cerca de uno de sus objetivos originales, a saber, la inteligencia artificial.

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¿Es la visión artificial parte del aprendizaje profundo?

El vínculo entre la visión por computadora y el aprendizaje automático es muy vago, al igual que la conexión entre la visión por computadora y el aprendizaje profundo. En un corto espacio de tiempo, la visión por computadora ha hecho grandes avances, y desde la interpretación de datos ópticos hasta el modelado de objetos, el término aprendizaje profundo ha comenzado a colarse en la visión por computadora, como lo ha hecho en el aprendizaje automático, la IA y otros campos.

¿Qué es una visión artificial para el aprendizaje profundo?

Muchas aplicaciones tradicionales de la visión por computadora se pueden resolver invocando métodos de aprendizaje profundo. La visión por computadora busca guiar a las máquinas y computadoras hacia la comprensión del contenido de datos digitales, como imágenes o videos.

¿Es el aprendizaje automático de visión por computadora?

La visión artificial es un subconjunto del aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es un subcampo de la IA. La visión por computadora entrena a las computadoras para dar sentido al mundo visual como lo hace la visión humana. Si bien la visión artificial utiliza algoritmos de aprendizaje automático similares a las redes neuronales, es más que aprendizaje automático aplicado. Están estrechamente relacionados, pero no son lo mismo.

¿Por qué es tan difícil la visión artificial?

La visión por computadora es un desafío porque está limitada por el hardware y la forma en que las máquinas ven los objetos y las imágenes es muy diferente de cómo las personas los ven e interpretan. Las máquinas los ven como números que representan píxeles individuales, lo que les dificulta entender lo que vemos y cómo vemos las cosas.

¿Cuál es el papel de la visión artificial?

La visión por computadora es la ciencia de comprender las acciones, los comportamientos y los lenguajes humanos en común con los humanos. La visión artificial tiene una gran variedad de aplicaciones de la vida real, como conducción autónoma, sistemas biométricos, sistema de protección de peatones, videovigilancia, robótica, diagnóstico médico y más.

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