Cosa sono e differenza tra visione artificiale e apprendimento automatico

Cos’è la visione artificiale?

La visione umana è di una bellezza intricata e non è ancora completamente compresa. Eppure c’è un’abbondanza di forme di vita sul pianeta che hanno tutti sistemi visivi simili. Includono occhi per catturare la luce, recettori cerebrali per accedervi e una corteccia visiva per elaborarla. Il cervello umano elabora le informazioni visive interpretando l’ambiente circostante e questa tecnica di elaborazione delle immagini è di gran lunga superiore. Un computer interpreta ed elabora tali immagini in modo molto diverso. La visione artificiale (in inglese Computer Vision) è un campo interdisciplinare dell’informatica che si concentra sullo sviluppo di tecniche per far sì che i computer elaborino, analizzino e comprendano immagini digitali, video o altri input digitali. Consente ai computer di estrarre informazioni significative da immagini e video allo stesso modo degli umani.

La visione artificiale è AI o ML?

Computer Vision è una tecnologia AI che addestra i computer a ricavare informazioni significative dalle immagini digitali. Aiuta i sistemi a comprendere e interpretare il mondo visivo in un modo che possa suscitare un’azione appropriata. Ad esempio, gli umani possono riconoscere immediatamente un fiore così come lo vedono perché hanno avuto un milione di anni di vantaggio per identificare l’aspetto di un fiore, che tipo è, dove cresce e come distinguere i diversi fiori. Ma i computer non hanno lo stesso vantaggio; ai computer, può sembrare una vasta gamma di numeri senza contesto qui, ma dati. La computer vision aiuta le macchine a svolgere tutte queste funzioni, ma in molto meno tempo e utilizzando telecamere e algoritmi. 

Che cos’è l’apprendimento automatico?

Questa è un’era digitale in cui viviamo e ci sediamo su enormi pile di dati di cui non abbiamo la minima idea. I dati sono onnipresenti nella tecnologia: la stessa tecnologia da cui dipendiamo così tanto, dai tuoi amati telefoni a laptop, tablet, fotocamere, tracker di attività, smartwatch e quant’altro. I dati sono tutto intorno a noi, ma ancora non ne comprendiamo il potenziale, soprattutto quando si tratta di trasformare i dati in informazioni significative. L’apprendimento automatico (in inglese Machine Learning, ML) offre la promessa di ricavare informazioni significative da tutti questi dati. Il machine learning è un’applicazione dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere dalle esperienze, proprio come fanno gli umani, imparando dai propri errori e migliorando le esperienze passate. Il machine learning consiste nella progettazione di algoritmi di previsione efficienti e accurati.

Hai bisogno di machine learning per la visione artificiale?

Negli ultimi anni, c’è stato un improvviso aumento di interesse nello sviluppo di tecniche di apprendimento automatico per applicazioni basate sulla visione artificiale. L’apprendimento automatico e la visione artificiale si completano a vicenda; CV utilizza tecniche di apprendimento automatico per automatizzare l’acquisizione di modelli visivi, trasformare segnali in simboli, costruire sistemi di elaborazione delle immagini addestrabili e imparare quando applicare quale algoritmo in un sistema di visione.

Che tipo di apprendimento automatico utilizza la visione artificiale?

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere applicati nei sistemi di visione artificiale in almeno due modi diversi:

1. migliorare la percezione dell’ambiente circostante al fine di identificare e classificare gli oggetti
2. colmare il divario tra le rappresentazioni interne dell’ambiente e la rappresentazione delle conoscenze necessarie per estrarre informazioni rilevanti dalle immagini

Esistono diversi paradigmi di apprendimento automatico utilizzati nel dominio della visione artificiale, comprese le reti concettuali, statistiche e neurali.

Differenza tra Computer Vision e Machine Learning

Tecnologia

Computer Vision è una tecnologia AI che addestra i computer a ricavare informazioni significative dalle immagini digitali. Aiuta i sistemi a comprendere e interpretare il mondo visivo nel modo in cui lo fanno gli umani. L’apprendimento automatico, d’altra parte, è un metodo di analisi dei dati basato sull’idea che le macchine possono imparare dai dati, identificare modelli nascosti nei dati e prendere decisioni appropriate senza essere esplicitamente programmate.

Messa a fuoco 

Sia la visione artificiale che l’apprendimento automatico implicano l’interpretazione degli input visivi per eseguire attività con velocità e precisione senza pari che superano le capacità umane. La computer vision cerca di imitare le potenti capacità del sistema visivo umano per insegnare ai computer a interpretare il mondo visivo. L’apprendimento automatico, d’altra parte, si concentra sul far sì che le macchine imparino e agiscano come fanno gli umani. L’idea è quella di costruire applicazioni che possano imparare automaticamente dalle loro esperienze senza essere esplicitamente programmate.

Applicazioni

La visione artificiale ora svolge un ruolo importante in diversi settori per un’ampia gamma di applicazioni come il riconoscimento delle immagini, i test di auto senza conducente, la diagnostica medica, il monitoraggio del bestiame, l’analisi del movimento, il rilevamento delle maschere, la classificazione delle cellule e così via. L’apprendimento automatico viene utilizzato nel riconoscimento vocale, nella previsione del traffico, nei consigli sui prodotti, negli assistenti virtuali, nelle auto a guida autonoma, nel filtraggio della posta elettronica, nelle informazioni chiave finanziarie, nella visione artificiale, ecc. 

Conclusioni

L’idea della visione artificiale è quella di fornire ai computer capacità di percezione simili a quelle umane in modo che possano identificare e interpretare meglio l’ambiente e intraprendere azioni appropriate. Consente ai computer di estrarre informazioni significative da immagini e video allo stesso modo degli umani. La visione artificiale è una delle tante applicazioni del machine learning, che di fatto è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sul far sì che le macchine imparino e agiscano come gli umani, ma a differenza di un sistema che agisce su un insieme di regole predefinite, un machine learning Il sistema apprende dalle esperienze passate e agisce senza essere esplicitamente programmato e con poco o nessun intervento umano.