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法律研究計算機視覺和機器學習的區別
在過去的二十年中，人工智慧、機器學習和計算機視覺等尖端技術已從研究和開發領域過渡到商業和主流領域。商業用途已導致自動化機器人工業裝配線、自動車輛導航系統以及遠端採集影像分析以支援自動視覺檢查程式。
計算機視覺和機器學習的應用是當今科技領域最吸引人、最令人興奮的研究領域之一。此外，大多數當前的技術行業公司以及雄心勃勃的技術初創公司都在爭先恐後地擁抱這些先進技術帶來的好處。
什麼是計算機視覺？
目前，人類視覺系統的複雜性僅被部分理解。地球上存在不同型別的生命形式，所有這些生命形式都具有非常相似的視覺系統。它們有眼睛捕捉光線，大腦受體訪問光線，以及視覺皮層處理光線。
人腦透過理解周圍環境來分析視覺資訊，這是一種比任何其他方法都優越得多的影像處理方法。計算機以非常不同的方式處理和解釋這些型別的照片。
計算機視覺是計算機科學領域的一個跨學科領域，專注於開發使計算機能夠處理、分析和理解數字影像、影片或其他數字輸入的技術。這些技術的目的是提高計算機在這些領域的效能。它使計算機能夠像人類一樣從影像和電影中獲取有用的資訊。此練習的目的是模擬人眼感知自然界中光線和顏色的方式，並從照片中獲取資訊。
計算機視覺是機器學習和人工智慧的一種應用，它從數字照片和影片中提取資料，然後使用這些資料做出對使用者有意義的判斷。
計算機視覺與大多數其他機器學習系統一樣，需要大量資料才能正確訓練演算法以理解這些資料。
在大多數情況下，計算機視覺使用兩種不同的技術型別 -
深度學習
深度學習可用於幫助解決複雜問題。更重要的是，深度學習利用神經網路，可以有效地訓練機器“大腦”攝取視覺資料並記住隨著時間的推移模式、策略和環境變數變化的知識。
卷積神經網路
CNN 將視覺資訊（如照片）分解成畫素。然後，為了對資料做出預測，它們使用稱為“卷積”的操作，該操作是透過組合兩個其他函式來生成數學函式的過程。
計算機視覺在其最基本的形式中，利用卷積神經網路 (CNN) 和深度學習對視覺資訊進行高速、大規模的無監督學習。這使得機器學習系統能夠以某種程度上類似於人眼處理資訊的方式來訓練以解釋資料。
什麼是機器學習？
機器學習 (ML) 是指建立能夠透過遵循指令和分析訓練資料集在特定環境中學習行為策略的演算法和相關係統。
機器學習是人工智慧的一個子領域，它在很大程度上忽略了圍繞人工智慧的一些最基本和最具哲學意義的問題。相反，它強調學習和訓練方法，這些方法可以產生適合任何給定環境的計算機。該領域專注於統計模型、演算法和學習方法，這些方法可用於機器在各種行業中，包括建築、零售、食品生產、供應鏈物流和製造業。
幾種機器學習方法強調訓練演算法以發現數據中的模式，以便在類似的環境中為戰略決策提供資訊。
以下策略屬於此類別 -
監督學習
在使用監督學習的機器學習模型中，資料科學家將訓練資料集饋送到機器學習系統，以及輸入目錄和與這些輸入相關的預期輸出。透過這種方法，機器學習系統能夠理解從特定系列活動中預期發生的輸出，並設計出實現這些輸出的最有效策略。
無監督學習
顧名思義，無監督學習方法利用沒有與其關聯的理想輸出的非結構化資料集。然後，機器學習系統負責分析資料集，尋找趨勢，並根據這些模式制定行為策略。
強化學習
強化學習是一種常用於教導自主計算機代理如何在特定系統中執行操作的方法。此方法使用累積獎勵模型來教導代理如何在各種系統中執行操作。這種機器學習的使用在各種企業中都有應用，但線上多人遊戲行業一直是該領域大量研究的重點。
深度學習和神經網路
過去，機器學習和人工智慧系統通常採用線性或迭代的機器學習方法。研究人員在 1980 年代開始開發“神經網路”大腦，並在 2000 年代繼續他們的工作。這些大腦使用節點叢集架構和加權決策過程。這樣，機器學習系統就可以將複雜的問題分解成更易於管理的問題，並且解決更簡單問題的成果能夠彙集在一起，形成更全面的解決方案，以解決更重大的問題。
深度學習透過引入基於層的網路的概念將這一概念更進一步。這些網路由基於解決方案的層組成，這些層可以共同充當新興的問題解決引擎。例如，一個透過深度強化學習學習的大腦可以包含層，其中更簡單的模式識別方法可以組合起來為更復雜的任務提供動力，例如照片中的面部識別。
在所有這些以及其他機器學習方法中，重點始終是如何教授機器學習系統、模擬機器學習的訓練環境以及使用機器學習為全面的 AI 和自主系統提供動力。其他機器學習方法包括深度學習、強化學習和自然語言處理。
計算機視覺和機器學習的比較
下表突出顯示了計算機視覺和機器學習之間的主要區別 -
| 比較依據 | 計算機視覺 | 機器學習 |
|---|---|---|
| 技術 | 它使計算機能夠像人類一樣理解和掌握視覺環境。 | 它使機器能夠自主地從過去的經驗中學習，並因此變得更好。 |
| 重點 | 該領域的主要重點是開發使計算機能夠處理、分析和理解數字影像、影片或其他數字輸入的方法。
| 專注於構建能夠從自身經驗中自主學習的裝置，而無需對其進行明確的程式設計。 |
| 應用 | 影像識別、自動駕駛汽車測試、醫學診斷、牲畜監控和運動分析僅僅是這項技術的一些應用。 | 語音識別、交通預測、產品推薦、虛擬助手、自動駕駛汽車、電子郵件篩選以及其他應用，僅僅是眾多可能用途中的一部分。 |
結論
計算機視覺的目的是賦予計算機以類似人類的方式感知周圍環境的能力，使這些機器能夠更準確地識別和理解其周圍環境，並執行正確的操作。它使計算機能夠像人類一樣從影像和影片中提取有用的資訊。計算機視覺是機器學習的眾多應用之一。
機器學習是人工智慧的一個子領域，專注於使機器像人類一樣學習和行動。然而，與根據預定義規則集執行的系統相比，機器學習系統從其過去的經驗中學習，並在沒有明確程式設計的情況下以及幾乎沒有或根本沒有人工干預的情況下采取行動。
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