人工智能,机器学习和计算机视觉之间有什么区别?


回答 1:

人工智能:

  • AI纯粹是数学和科学练习,它专注于智能机器的创造术语AI由MCCarthy创造

AI的观点:-

  1. 像人一样思考的系统(=认知方法)像人一样操作的系统(=测验测试)理性思考的系统(=思想体系)理性动作的系统(=理性代理)

机器学习:

机器学习是指通过从数据而不是显式的代码规则中学习,机器在某些任务上变得更好。

机器学习系统的类型:

  1. 有监督的学习无监督的学习强化学习

在机器学习项目中,您将数据收集在训练集中,并使训练集适合学习算法。

学习算法有两种:

基于模型:

  • 调整参数以使模型适合训练集并预测新病例

基于实例:

  • 它会认真学习实例,并使用相似性度量来概括新实例。

计算机视觉:

可以将计算机视觉定义为从数字图像中提取信息的科学领域。 从图像获得的信息类型可能会与标识,导航的空间测量值或增强现实应用程序不同。

它通过从图片或图片序列中提取对世界的描述,根据图像对真实的物理对象和场景做出有用的决策。

计算机视觉汇集了许多学科。 神经科学可以通过首先了解人的视觉来帮助计算机视觉,这将在后面介绍。 计算机视觉可以被视为计算机科学的一部分,算法理论或机器学习对于开发计算机视觉算法至关重要。

计算机视觉的应用:

  1. 光学字符识别(OCR):
  • 将扫描文档转换为文本的技术

2.人脸检测:

  • 现在,大多数新的数码相机和手机都会检测到面部

3.物体识别(在超市)

  • 对象识别涉及到将对象识别为特定实体(即语义识别),或者告诉人们之前已经看过该对象的能力(即情节识别)。

4.自动驾驶汽车:

  • 自动驾驶是计算机视觉的最热门应用之一。 特斯拉,谷歌或通用汽车等公司竞争成为第一个制造全自动驾驶汽车的公司。

回答 2:

AI是AI(人工智能)的缩写,是1956年发明的。它是用来描述程序和算法,即由于人类是智能而模仿或看起来“智能”的东西。

人工智能的第一个“成功”是一个程序,该程序解决了大学一年级微积分班中发现的问题。 人们认为这是一个重大突破。 但这是“有限的智力”,因为它无法做任何一年级大学生可以做的事情。

对问题空间(例如游戏或具有约束的问题)进行深度优先搜索似乎“很明智”,因为它可以找到等于或优于人道的解决方案。 对于更复杂的游戏或问题空间,此搜索可能会很大,甚至是无限的。 仅在非常大的问题空间中使用另一种AI算法中修剪修剪的呼吸优先搜索。

竞争视觉是一种算法,用于检查视野和分类,并“识别”或识别与人类可以做的事情相类似的视野中的项。

机器学习是似乎可以学习的算法。 例如面部修复。 您给算法一些面孔并识别每个人。 然后,除了被告知的算法外,还为算法提供了新的面孔。 在新列表中,它将询问“这是XXX吗?” 是,程序会记录成功并“学习”这是该面孔的另一个版本。 否,告诉该算法不匹配,并根据该数据库进行设置。 它从示例中“学习”。 但是该算法必须提供数据,并且某些代理商或人员必须告诉它结果是否正确。