یادگیری ماشین و بینایی ماشین چه تفاوتی دارند؟

 هوش مصنوعی (AI) زمینه‌ای است که به سرعت در حال پیشرفت است که شیوه زندگی، کار و تعامل ما با فناوری را تغییر می‌دهد. دو مورد از رایج‌ترین اصطلاحات مورد استفاده در زمینه هوش مصنوعی یادگیری ماشین و بینایی ماشین هستند.

 در حالی که این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، در واقع به دو مفهوم متمایز اشاره می‌کنند. در این پست وبلاگ، تفاوت بین یادگیری ماشین و بینایی ماشین را بررسی خواهیم کرد و نمونه هایی از نحوه استفاده از هر یک در برنامه‌های مختلف ارائه خواهیم داد.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین زیرمجموعه هوش مصنوعی است که شامل آموزش کامپیوترها برای تحلیل داده‌ها می‌شود. اساساً، شامل دادن مجموعه‌ای از داده‌ها به رایانه و اجازه دادن به آن برای تجزیه و تحلیل و یادگیری از آن داده‌ها به منظور پیش بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها در داده‌ها و استفاده از آن الگوها برای پیش بینی یا تصمیم‌گیری طراحی شده اند.

انواع یادگیری ماشین

سه نوع یادگیری ماشین وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.

• یادگیری تحت نظارت شامل آموزش یک کامپیوتر بر روی یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده است، جایی که به هر نقطه داده یک برچسب یا دسته خاص اختصاص داده می‌شود.
• یادگیری بدون نظارت شامل آموزش کامپیوتر بر روی یک مجموعه داده بدون برچسب است که در آن کامپیوتر باید الگوها را به تنهایی شناسایی کند.
• یادگیری تقویتی شامل آموزش رایانه برای تصمیم‌گیری بر اساس بازخورد یا پاداش است.

یادگیری ماشین در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و رباتیک استفاده می‌شود. برای مثال، یادگیری ماشین در فیلترهای هرزنامه برای شناسایی و مسدود کردن ایمیل‌های ناخواسته و در نرم‌افزارهای تشخیص گفتار برای رونویسی کلمات گفتاری به متن استفاده می‌شود.

 

بینایی ماشین چیست؟

 

بینایی ماشین یک کاربرد خاص از یادگیری ماشین است که شامل آموزش کامپیوترها برای تفسیر و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری است.

 اساساً شامل آموزش رایانه برای “دیدن” و درک داده‌های بصری مانند تصاویر و فیلم‌ها می شود. الگوریتم‌های بینایی ماشین برای شناسایی الگوها در داده‌های بصری و استفاده از آن الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند.

بینایی ماشین در طیف گسترده‌ای از کاربردها، از جمله وسایل نقلیه خودران، سیستم‌های نظارتی و تصویربرداری پزشکی استفاده می‌شود.

 به عنوان مثال، بینایی ماشین در وسایل نقلیه خودران برای شناسایی و تشخیص اشیاء در جاده، مانند عابران پیاده و سایر وسایل نقلیه استفاده می‌شود.

در تصویربرداری پزشکی، بینایی ماشین برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، مانند اشعه ایکس و ام آر آی، به منظور شناسایی و تشخیص شرایط پزشکی استفاده می‌شود.

تفاوت بین یادگیری ماشین و بینایی ماشین

در حالی که یادگیری ماشین و بینایی ماشین ارتباط نزدیکی دارند، چندین تفاوت کلیدی بین این دو وجود دارد. تفاوت اصلی این است که یادگیری ماشین مفهوم گسترده‌تری است که کاربردهای مختلف زیادی را در بر می‌گیرد، در حالی که بینایی ماشین یک کاربرد خاص از یادگیری ماشینی است که به طور خاص بر روی داده‌های بصری تمرکز دارد.

تفاوت دیگر بین یادگیری ماشین و بینایی ماشین، نوع داده‌هایی است که بر اساس آن‌ها آموزش می‌بینند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان بر روی انواع مختلفی از داده‌ها، از جمله داده‌های متنی، صوتی و عددی آموزش داد. در مقابل، الگوریتم های بینایی ماشین به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده های بصری، مانند تصاویر و فیلم‌ها طراحی شده‌اند.

در نهایت، الگوریتم‌های بینایی ماشین اغلب به سخت‌افزار تخصصی‌تری نسبت به الگوریتم‌های machine learning نیاز دارند. زیرا تجزیه و تحلیل داده‌های بصری به مقدار قابل توجهی از توان محاسباتی نیاز دارد و سخت افزارهای تخصصی مانند GPUها می‌توانند به تسریع این فرآیند کمک کنند.

نتیجه‌گیری

در نتیجه، این دو مفهوم متمایز هستند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. در حالی که هر دو شامل آموزش رایانه‌ها برای آموزش دیدن از داده‌ها هستند، یادگیری ماشینی مفهوم گسترده‌تری است که شامل بسیاری از برنامه‌های کاربردی مختلف است، در حالی که بینایی ماشین یک برنامه خاص از یادگیری ماشین است که به طور خاص بر روی داده‌های بصری تمرکز دارد.

 درک تفاوت بین این دو مفهوم برای هر کسی که در زمینه هوش مصنوعی کار می‌کند مهم است، زیرا می‌تواند به توسعه الگوریتم‌ها و برنامه‌های کاربردی موثرتر کمک کند.