Tự động hoá với Thị giác máy tính (computer vision-CV) và Máy học (machine learning-ML)

Tự động hóa với Vision và Machine Learning là sự kết hợp độc đáo giữa công nghệ thị giác máy tính và học máy. Đang là xu hướng thú vị trong ngành công nghiệp hiện đại. Kết hợp sức mạnh của Vision - khả năng nhận diện và phân tích hình ảnh - với Machine Learning - khả năng học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian - giúp tạo ra các hệ thống tự động hoá thông minh và linh hoạt.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tự động hoá với Vision và Machine Learning hứa hẹn sẽ đem lại nhiều lợi ích vượt trội, từ tăng cường hiệu suất đến cải thiện chất lượng và giảm thiểu rủi ro trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Thị giác máy tính (computer vision- CV) là gì?

Thị giác máy tính (computer vision-CV) nhằm mục đích cung cấp cho hệ thống máy tính khả năng nhận thức thị giác giống con người. Đây là một lĩnh vực liên ngành cho phép các hệ thống máy tính xử lý, phân tích và diễn giải chính xác thế giới thị giác của chúng ta. Ví dụ: thị giác máy tính giúp máy tính xác định thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh và video giống như cách con người làm. Mục đích là cung cấp đặc điểm hình ảnh 'tự nhiên' này cho máy tính để chúng có thể hiểu và phân tích các hệ thống kỹ thuật số phức tạp - giống như con người có thể làm - và có lẽ còn tốt hơn nữa.
Thị giác máy tính (computer vision) hiện đại thúc đẩy học máy (machine learning), một thành phần của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc 'dạy' máy tự học theo thời gian. Tuy nhiên, không giống như một hệ thống luôn hoạt động theo một bộ quy tắc hoặc hướng dẫn được xác định trước, hệ thống máy học sẽ phân tích kinh nghiệm và quyết định trong quá khứ để quyết định phản hồi thích hợp. Hơn nữa, tất cả những điều này có thể đạt được với sự can thiệp tối thiểu hoặc không cần sự can thiệp của con người.

Thị giác máy tính là công nghệ AI hay máy học?

Thị giác máy tính là một công nghệ AI giúp huấn luyện máy tính lấy được thông tin có ý nghĩa từ hình ảnh kỹ thuật số. Nó giúp các hệ thống hiểu và diễn giải thế giới thị giác theo cách có thể gợi ra hành động thích hợp. Ví dụ, con người có thể nhận ra ngay một bông hoa khi họ nhìn thấy nó bởi vì họ đã có cả triệu năm khởi đầu để giúp xác định bông hoa trông như thế nào, loại hoa gì, nó mọc ở đâu và cách phân biệt các loại hoa khác nhau. Nhưng máy tính không có được lợi thế đó; đối với máy tính, nó có thể trông giống như một dãy số khổng lồ không có ngữ cảnh ở đây mà là dữ liệu. Thị giác máy tính giúp máy móc thực hiện tất cả các chức năng đó nhưng trong thời gian rất ngắn và sử dụng máy ảnh và thuật toán.

Học máy là gì?

Học máy (machine learning-ML) là một tập hợp con hoặc một phần đơn giản của trí tuệ nhân tạo (AI). Nếu không có sự trợ giúp của con người, các máy móc tích hợp học máy có thể tự động phân tích và hiểu dữ liệu số.
Học máy thường tận dụng cả nguyên tắc thống kê và thuật toán để tạo ra các mô hình có thể đưa ra quyết định từ dữ liệu đầu vào. Do đó, học máy được áp dụng trong một số lĩnh vực, từ siêu máy tính đến công nghệ phần mềm phức tạp.
Vì vậy, một câu hỏi quan trọng sẽ là - tầm nhìn máy tính liên quan đến học máy là gì? Các nguyên tắc học máy áp dụng cho thị giác máy tính, vì thị giác máy tính ngày nay liên quan nhiều đến học máy.

Xem thêm Phân loại các hình thức học máy

Có cần học máy cho Thị giác máy tính không?

Trong vài năm qua, mối quan tâm đến việc phát triển các kỹ thuật học máy cho các ứng dụng dựa trên thị giác máy tính đã tăng lên nhanh chóng. Học máy và thị giác máy tính bổ sung cho nhau; CV sử dụng các kỹ thuật học máy để tự động hóa việc thu thập các mô hình trực quan, chuyển đổi tín hiệu thành ký hiệu, xây dựng hệ thống xử lý hình ảnh có thể đào tạo và tìm hiểu thời điểm áp dụng thuật toán nào trong hệ thống thị giác.
Thị giác máy tính sử dụng loại máy học nào?
Các thuật toán học máy có thể được áp dụng trong hệ thống thị giác máy tính theo ít nhất hai cách khác nhau:
• cải thiện nhận thức về môi trường xung quanh nhằm xác định và phân loại đồ vật
• để thu hẹp khoảng cách giữa các biểu diễn bên trong về môi trường và cách biểu diễn kiến ​​thức cần thiết để trích xuất thông tin liên quan từ hình ảnh
Có nhiều mô hình học máy khác nhau được sử dụng trong lĩnh vực thị giác máy tính, bao gồm các mạng khái niệm, thống kê và mạng lưới thần kinh.

Mối quan hệ giữa học máy và thị giác máy tính

Chính xác thị giác máy tính trong học máy là gì?

• Học máy đã tăng cường khả năng thị giác máy tính có thể phân tích chính xác dữ liệu hình ảnh bằng cách xác định nhanh chóng các mẫu kỹ thuật số. Học máy đã giúp việc xử lý hình ảnh thị giác máy tính trở nên hiệu quả tích cực thông qua các đặc điểm nhận dạng tức thời và xử lý hình ảnh kỹ thuật số hiệu quả.
• Thị giác máy tính đã được hưởng lợi đáng kể từ các kỹ thuật học máy liên quan đến quy mô hoạt động kỹ thuật số của học máy. Những tiến bộ quan trọng trong quy trình thị giác máy tính đã cho phép các thuật toán học máy hoạt động trên nhiều tập dữ liệu kỹ thuật số hơn.
• Các quy trình thị giác máy tính dựa trên học máy và trí tuệ nhân tạo đã được phát triển để xác định và chẩn đoán chính xác các khối u cũng như các khối u khác xuất hiện trong cơ thể con người. Mặc dù các kết quả ứng dụng gần đây rất đáng khích lệ nhưng vẫn luôn có cơ hội để cải thiện hơn nữa trong lĩnh vực y tế này.

Sự khác biệt chính giữa Thị giác máy tính và Học máy

Sự khác biệt về công nghệ

Nói một cách đơn giản, thị giác máy tính là một công nghệ cố gắng huấn luyện máy tính nhận dạng các mẫu trong dữ liệu hình ảnh theo cách tương tự như con người. Mặt khác, học máy là một quá trình cho phép máy tính học cách xử lý và phản ứng với dữ liệu đầu vào dựa trên các tiền lệ do các hành động trước đó đặt ra. Nói tóm lại, học máy mang tính tổng quát hơn và không nhất thiết liên quan đến dữ liệu trực quan.

Sự khác biệt về đối tượng

Trong cả thị giác máy tính và học máy, mục đích là để hệ thống máy tính học cách xử lý và phản ứng với dữ liệu trong một tình huống cụ thể. Tuy nhiên, thị giác máy tính tập trung nhiều hơn vào hình ảnh và dữ liệu trực quan trong khi học máy tập trung vào các loại dữ liệu khác và nhằm mục đích giải quyết việc phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn đối tượng, theo dõi đối tượng trong video. Tuy nhiên, trong cả hai trường hợp, kết quả đều giống nhau, loại dữ liệu đầu vào sẽ xác định quá trình học tập nào sẽ hoạt động tốt nhất. Kết quả chính là hệ thống máy tính sẽ có thể học hỏi từ dữ liệu trước đó.
Khi nào thị giác máy tính được sử dụng?
Dữ liệu được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau và do đó cần có nhiều loại phương pháp phân tích dữ liệu để dạy máy tính cách phản ứng. Ví dụ bao gồm các thủ tục chẩn đoán y tế, nông nghiệp và hỗ trợ lái xe tự động. Ngược lại, học máy cũng được sử dụng khi dữ liệu đang được phân tích bao gồm dữ liệu dựa trên văn bản hoặc giọng nói. Ví dụ về điều này bao gồm nhận dạng giọng nói, phân tích dữ liệu tài chính, phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập, phân tích email và ứng dụng fintech.

Khi nào thị giác máy tính được sử dụng?

Dữ liệu được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau và do đó cần có nhiều loại phương pháp phân tích dữ liệu để dạy máy tính cách phản ứng. Ví dụ bao gồm các thủ tục chẩn đoán y tế, nông nghiệp và hỗ trợ lái xe tự động. Ngược lại, học máy cũng được sử dụng khi dữ liệu đang được phân tích bao gồm dữ liệu dựa trên văn bản hoặc giọng nói. Ví dụ về điều này bao gồm nhận dạng giọng nói, phân tích dữ liệu tài chính, phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập, phân tích email và ứng dụng fintech.

Bảng so sánh thị giác máy tính và Máy học

Bảng so sánh thị giác máy tính và Máy học

Các ứng dụng của Thị giác máy tính sử dụng Máy học

Khả năng nhận dạng trong thị giác máy tính

Ứng dụng cụ thể này của học máy trong thị giác máy tính đã thay đổi cục diện thế giới công nghệ. Thật ngạc nhiên khi thấy một ứng dụng đơn giản của học máy - trong hệ thống thị giác máy tính - lại có thể có những tác động quan trọng như thế nào.
Thông qua sự kết hợp giữa năng lực học máy và thị giác máy tính, quá trình xử lý hình ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo được thực hiện trong đó hình ảnh dữ liệu được xử lý hoặc thay đổi để nâng cao chất lượng của hình ảnh gốc hoặc trích xuất thông tin mới và có liên quan từ hình ảnh gốc.
Ứng dụng quan trọng này của học máy trong thị giác máy tính được sử dụng trong hầu hết mọi ngành công nghiệp hình ảnh kỹ thuật số:
* Phân tích kinh doanh và nghiên cứu thị trường,
* Ánh xạ hình ảnh dữ liệu 3D,
* Nông nghiệp: và đặc biệt là giám sát trực tuyến và thời gian thực các loại cây trồng và sản phẩm để xác định và phòng ngừa dịch bệnh,
* Bảo mật: nhận dạng khuôn mặt kỹ thuật số trực quan cho các hệ thống an ninh và được sử dụng đặc biệt trong các sân bay, và
* Sự giải trí.
Những ví dụ này cho thấy tầm quan trọng của sự chồng chéo giữa các ứng dụng thị giác máy tính và học máy trong thế giới thực..

Ứng dụng của thị giác máy tính trong kiểm tra sản phẩm

Các doanh nghiệp kinh doanh phụ thuộc rất nhiều vào Thị giác máy tính được hỗ trợ bởi Machine Learning

Thị giác máy tính được hỗ trợ bởi Machine Learning (hay Trí tuệ nhân tạo nói chung) đã mang lại những lợi ích to lớn và có ứng dụng rộng rãi trong thế giới thực.
Quá trình sản xuất ô tô hiện nay chủ yếu được robot hóa. Các nhà sản xuất ô tô chủ chốt như Mercedes, Tesla và BMW phần lớn đã chuyển sang dây chuyền sản xuất và lắp ráp tự động. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp ô tô đã nhận ra rằng hiệu quả và kết quả giảm chi phí mà họ sẽ đạt được từ việc áp dụng Thị giác Máy tính tiên tiến như vậy là không thể so sánh được với các quy trình và phương pháp sản xuất khác.
Thật vậy, hầu hết mọi quy trình tự động hóa trong các dây chuyền lắp ráp như vậy đều hoạt động chủ yếu nhờ các phương pháp thị giác máy tính được hỗ trợ bởi Machine Learning. Tuy nhiên, nếu không có cảm giác hình ảnh kỹ thuật số hiệu quả và các hệ thống dựa trên Machine Learning không có khả năng diễn giải môi trường và môi trường xung quanh thì khoản đầu tư sẽ không diễn ra.

Ứng dụng của thị giác máy tính (được hỗ trợ bởi học máy) trong dây chuyền lắp ráp ô tô

Ngày nay, thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào trí tuệ nhân tạo vì AI đã liên tục mở rộng phạm vi hoạt động của thị giác máy tính và cho phép tăng thêm hiệu quả trong quá trình xử lý hình ảnh kỹ thuật số của thị giác máy tính.
Một ví dụ nữa về việc các doanh nghiệp áp dụng trí tuệ nhân tạo là việc họ sử dụng tự động hóa quy trình trong kho của mình. Các tổ chức thương mại điện tử lớn như Alibaba và Amazon đã áp dụng các biện pháp tự động hóa dựa trên AI trong kho của họ. Những hệ thống quan trọng này thực hiện phần lớn công việc chọn và đóng gói các sản phẩm do khách hàng lựa chọn.
Mối quan hệ kỹ thuật giữa thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo đã mang lại những lựa chọn tiết kiệm chi phí dài hạn đáng chú ý cho các tập đoàn đã tài trợ cho việc áp dụng. Ví dụ, với hoạt động tồn kho đúng lúc (hoặc JIT), hiệu quả và lợi thế cạnh tranh rõ ràng sẽ tăng lên.
Các doanh nghiệp đang bắt đầu nhận ra - và thừa nhận - tiềm năng của thị giác máy tính được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để tiết kiệm tiền và cải thiện năng suất.
Các ngành công nghiệp chủ chốt sau đây đã bắt đầu áp dụng triệt để mối quan hệ giữa thị giác máy tính được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo:
* Khai thác mỏ,
* Bán lẻ,
* An ninh và giám sát, và
* Y tế và Y học.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong chẩn đoán hình ảnh ngành y tế

Thị giác máy tính và Học máy là những khía cạnh quan trọng của bối cảnh trí tuệ nhân tạo. Chúng đã cải thiện mức độ tiên tiến nhất về độ chính xác và hiệu suất trong các hoạt động như phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn.
Ngoài ra, sự kết hợp giữa thị giác máy tính và học máy giúp hợp lý hóa và đơn giản hóa việc tạo ra các phương pháp, ứng dụng và hệ thống kỹ thuật hiệu quả cho tất cả các ngành và lĩnh vực kinh doanh chính.
Thị giác máy tính và Học máy là hai lĩnh vực kỹ thuật tiên tiến đã phát triển để có mối liên hệ chặt chẽ với nhau. Học máy đã cải thiện tầm nhìn máy tính về việc theo dõi và nhận dạng. Ngoài ra, nó còn cung cấp các kỹ thuật hiệu quả để thu thập dữ liệu, xử lý hình ảnh kỹ thuật số và tập trung vào đối tượng dữ liệu - tất cả các kỹ thuật đều được sử dụng trong thị giác máy tính. Một cách tương đối, học máy là lĩnh vực kỹ thuật rộng hơn và các thuật toán tổng quát hơn của nó có thể được sử dụng trong các lĩnh vực và lĩnh vực khác.