Diferencia entre la visión por computadora y el aprendizaje profundo

En las últimas décadas más o menos, las tecnologías en el futuro como la IA y la visión de la máquina ahora se han convertido en la corriente principal de muchas aplicaciones, que van desde el ensamblaje de robot automatizado hasta la guía automática del vehículo, el análisis de imágenes de forma remota e inspección visual automatizada. La visión por computadora y el aprendizaje profundo se encuentran entre los temas más populares en estos días con todas las industrias tecnológicas e incluso las nuevas empresas que se apresuran a dirigirse a la competencia.

¿Qué es la visión por computadora??

La visión por computadora es un campo interdisciplinario de inteligencia artificial que permite a las computadoras procesar, analizar e interpretar el mundo visual. Existe una gran cantidad de objetos en el mundo real y, aunque diferentes objetos pueden tener una apariencia visual similar, son los detalles sutiles que los separan unos de otros. El reconocimiento de imágenes se considera la aplicación más común en la visión por computadora. Bueno, la idea es hacer que las computadoras identifiquen y procesen imágenes de la misma manera que la visión humana. La facilidad con la que la visión humana procesa e interpreta las imágenes es realmente impecable. Las visiones de la computadora tienen como objetivo pasar este rasgo característico de los humanos a las computadoras para que las computadoras entiendan y analicen sistemas complejos al igual que los humanos o incluso mejor.

Que es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un subconjunto de aprendizaje automático y IA basado en redes neuronales artificiales que busca imitar el funcionamiento del cerebro humano para que la computadora aprenda lo que es natural para los humanos. El aprendizaje profundo se refiere a los algoritmos inspirados en la estructura del cerebro humano que permite a las máquinas obtener algún nivel de comprensión y conocimiento la forma en que el cerebro humano filtra la información. Define los parámetros del modelo para el proceso de toma de decisiones que imitan el proceso de comprensión en el cerebro humano. Es una forma de inferencia de datos en el aprendizaje automático y juntos, se encuentran entre las principales herramientas de la IA moderna. Se desarrolló inicialmente como un enfoque de aprendizaje automático para tratar con mapeos de entrada-salida complejos. Hoy, Deep Learning es un sistema de vanguardia utilizado en muchas industrias para diversas aplicaciones.

Diferencia entre la visión por computadora y el aprendizaje profundo

Concepto

- La visión por computadora es un subconjunto de aprendizaje automático que se ocupa de hacer que las computadoras o máquinas entiendan las acciones, comportamientos e idiomas humanos de manera similar a los humanos. La idea es lograr que las máquinas entiendan e interpreten el mundo visual para que tengan sentido y obtengan algunas ideas significativas. El aprendizaje profundo es un subconjunto de IA que busca imitar el funcionamiento del cerebro humano basado en redes neuronales artificiales.

Objetivo

- El propósito de la visión por computadora es programar una computadora para interpretar la información visual contenida dentro de los datos de imagen y video para dar mejor sentido a los datos digitales. La idea es traducir estos datos en ideas significativas, utilizando información contextual proporcionada por los humanos para tomar mejores decisiones comerciales y resolver problemas complejos. Se ha introducido el aprendizaje profundo con el objetivo de mover el aprendizaje automático más cerca de la IA. Los algoritmos DL han revolucionado la forma en que tratamos los datos. El objetivo es extraer características de datos sin procesar en función de la noción de redes neuronales artificiales.

Aplicaciones

- Las aplicaciones del mundo real más común de la visión por computadora incluyen detección de defectos, etiquetado de imágenes, reconocimiento facial, detección de objetos, clasificación de imágenes, seguimiento de objetos, análisis de movimiento, clasificación celular y más. Las principales aplicaciones de aprendizaje profundo son autos de conducción autónoma, procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento visual, reconocimiento de imágenes y voz, asistentes virtuales, chatbots, detección de fraude, etc.

Visión por computadora vs. Aprendizaje profundo: tabla de comparación

Resumen

El aprendizaje profundo ha logrado un progreso notable en varios campos en un corto período de tiempo, particularmente ha traído una revolución a la comunidad de visión por computadora, introduciendo soluciones eficientes a los problemas que durante mucho tiempo habían permanecido sin resolver. La visión por computadora es un subcampo de IA que busca hacer que las computadoras comprendan el contenido de los datos digitales contenidos dentro de imágenes o videos y tengan sentido de ellas. El aprendizaje profundo tiene como objetivo acercar el aprendizaje automático un paso más cerca de uno de sus objetivos originales, es decir, inteligencia artificial.

¿Es la visión por computadora parte del aprendizaje profundo??

El enlace entre la visión por computadora y el aprendizaje automático es muy confuso, al igual que el enlace entre la visión por computadora y el aprendizaje profundo. En un corto período de tiempo, la visión por computadora ha mostrado un progreso tremendo, y desde la interpretación de datos ópticos hasta modelado de objetos, el término aprendizaje profundo ha comenzado a avanzar en la visión por computadora, como lo hizo en el aprendizaje automático, la IA y otros dominios.

¿Qué es la visión por computadora con el aprendizaje profundo??

Muchas aplicaciones tradicionales en la visión por computadora se pueden resolver invocando métodos de aprendizaje profundo. La visión por computadora busca guiar máquinas y computadoras para comprender el contenido de datos digitales, como imágenes o videos.

¿Es el aprendizaje automático de la visión por computadora??

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

¿Por qué la visión por computadora es tan difícil??

La visión por computadora es un desafío porque está limitado por el hardware y la forma en que las máquinas ven objetos e imágenes es muy diferente de cómo los humanos los ve e interpreta. Las máquinas los ven como números que representan píxeles individuales, lo que dificulta hacer que entiendan qué y cómo vemos las cosas.

¿Cuál es el papel de la visión por computadora??

La visión por computadora es la ciencia de hacer que la computadora o las máquinas entiendan las acciones, comportamientos e idiomas humanos de manera similar a los humanos. La visión por computadora tiene una increíble diversidad de aplicaciones del mundo real, como conducción autónoma, sistemas biométricos, sistema de protección de peatones, videovigilancia, robótica, diagnóstico médico y más.