Khám phá các loại kỹ thuật học máy và học sâu khác nhau được sử dụng trong các ứng dụng thị giác máy tính, từ học có giám sát đến học chuyển giao.
Học máy là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính học từ dữ liệu để chúng có thể tự đưa ra quyết định mà không cần lập trình chi tiết cho từng tác vụ. Nó bao gồm việc tạo ra các mô hình thuật toán có thể xác định các mẫu trong dữ liệu. Bằng cách xác định các mẫu trong dữ liệu và học từ chúng, các thuật toán này có thể dần cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.
Một lĩnh vực mà máy học đóng vai trò quan trọng là trong thị giác máy tính , một lĩnh vực AI tập trung vào dữ liệu trực quan . Thị giác máy tính sử dụng máy học để giúp máy tính phát hiện và nhận dạng các mẫu trong hình ảnh và video. Được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong máy học, giá trị thị trường toàn cầu của thị giác máy tính ước tính vào khoảng 175,72 tỷ đô la vào năm 2032.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các loại máy học khác nhau được sử dụng trong thị giác máy tính , bao gồm học có giám sát, không giám sát, tăng cường và chuyển giao, và cách mỗi loại đóng vai trò trong các ứng dụng khác nhau. Hãy bắt đầu!
Thị giác máy tính dựa vào máy học, đặc biệt là các kỹ thuật như học sâu và mạng nơ-ron , để diễn giải và phân tích thông tin trực quan. Các phương pháp này giúp máy tính có thể thực hiện các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện vật thể trong hình ảnh, phân loại hình ảnh theo danh mục và nhận dạng khuôn mặt . Học máy cũng rất cần thiết cho các ứng dụng thị giác máy tính thời gian thực như kiểm soát chất lượng trong sản xuất và hình ảnh y tế trong chăm sóc sức khỏe . Trong những trường hợp này, mạng nơ-ron giúp máy tính diễn giải dữ liệu trực quan phức tạp, chẳng hạn như phân tích ảnh chụp não để phát hiện khối u .
Trên thực tế, nhiều mô hình thị giác máy tính tiên tiến, như Ultralytics YOLO11 , được xây dựng trên mạng nơ-ron.
Có một số loại phương pháp học trong học máy, như học có giám sát, học không giám sát, học chuyển giao và học tăng cường, đang mở rộng ranh giới của những gì có thể trong thị giác máy tính. Trong các phần sau, chúng ta sẽ khám phá từng loại này để hiểu cách chúng đóng góp vào thị giác máy tính.
Học có giám sát là loại học máy được sử dụng phổ biến nhất. Trong học có giám sát, các mô hình được đào tạo bằng dữ liệu được gắn nhãn . Mỗi đầu vào được gắn nhãn với đầu ra chính xác, giúp mô hình học. Tương tự như học sinh học từ giáo viên, dữ liệu được gắn nhãn này đóng vai trò như một hướng dẫn hoặc người giám sát.
Trong quá trình đào tạo , mô hình được cung cấp cả dữ liệu đầu vào (thông tin cần xử lý) và dữ liệu đầu ra (câu trả lời đúng). Thiết lập này giúp mô hình học được mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra. Mục tiêu chính của học có giám sát là để mô hình khám phá ra một quy tắc hoặc mẫu liên kết chính xác từng đầu vào với đầu ra chính xác của nó. Với ánh xạ này, mô hình có thể đưa ra dự đoán chính xác khi gặp dữ liệu mới. Ví dụ, nhận dạng khuôn mặt trong thị giác máy tính dựa vào học có giám sát để nhận dạng khuôn mặt dựa trên các mẫu đã học này.
Một cách sử dụng phổ biến của tính năng này là mở khóa điện thoại thông minh của bạn bằng nhận dạng khuôn mặt. Mô hình được đào tạo trên các hình ảnh có nhãn của khuôn mặt bạn để khi bạn mở khóa điện thoại, nó sẽ so sánh hình ảnh trực tiếp với hình ảnh đã học được. Nếu phát hiện ra sự trùng khớp, điện thoại của bạn sẽ mở khóa.
Học không giám sát là một loại học máy sử dụng dữ liệu không có nhãn - mô hình không được cung cấp bất kỳ hướng dẫn hoặc câu trả lời đúng nào trong quá trình đào tạo. Thay vào đó, nó học cách tự khám phá các mẫu và hiểu biết.
Học không giám sát xác định các mẫu bằng ba phương pháp chính:
Một ứng dụng chính của học không giám sát là nén ảnh , trong đó các kỹ thuật như phân cụm k-means làm giảm kích thước ảnh mà không ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh. Các điểm ảnh được nhóm thành các cụm và mỗi cụm được biểu diễn bằng một màu trung bình, tạo ra một ảnh có ít màu hơn và kích thước tệp nhỏ hơn.
Tuy nhiên, học không giám sát cũng gặp phải một số hạn chế nhất định. Nếu không có câu trả lời được xác định trước, nó có thể gặp khó khăn trong việc đánh giá độ chính xác và hiệu suất . Nó thường đòi hỏi nỗ lực thủ công để diễn giải kết quả và gắn nhãn nhóm, và nó nhạy cảm với các vấn đề như giá trị bị thiếu và nhiễu, có thể ảnh hưởng đến chất lượng của kết quả.
Không giống như học có giám sát và không giám sát, học tăng cường không dựa vào dữ liệu đào tạo. Thay vào đó, nó sử dụng các tác nhân mạng nơ-ron để tương tác với môi trường nhằm đạt được mục tiêu cụ thể.
Quá trình này bao gồm ba thành phần chính:
Khi tác nhân thực hiện hành động, nó sẽ tác động đến môi trường, sau đó phản hồi bằng phản hồi. Phản hồi giúp tác nhân đánh giá các lựa chọn của mình và điều chỉnh hành vi. Tín hiệu phần thưởng giúp tác nhân hiểu hành động nào đưa tác nhân đến gần hơn với mục tiêu của mình.
Học tăng cường là chìa khóa cho các trường hợp sử dụng như lái xe tự động và robot . Trong lái xe tự động , các nhiệm vụ như điều khiển phương tiện, phát hiện và tránh vật thể học dựa trên phản hồi. Các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các tác nhân mạng nơ-ron để phát hiện người đi bộ hoặc các vật thể khác và thực hiện hành động thích hợp để tránh va chạm . Tương tự như vậy, trong robot , học tăng cường cho phép thực hiện các nhiệm vụ như thao tác vật thể và điều khiển chuyển động.
Một ví dụ tuyệt vời về học tăng cường trong thực tế là một dự án của OpenAI, nơi các nhà nghiên cứu đã đào tạo các tác nhân AI để chơi trò chơi điện tử nhiều người chơi phổ biến, Dota 2. Sử dụng mạng nơ-ron, các tác nhân này đã xử lý lượng thông tin khổng lồ từ môi trường trò chơi để đưa ra quyết định nhanh chóng, mang tính chiến lược. Thông qua phản hồi liên tục, các tác nhân đã học hỏi và cải thiện theo thời gian, cuối cùng đạt đến trình độ kỹ năng đủ cao để đánh bại một số người chơi hàng đầu của trò chơi .
Học chuyển giao khác với các loại học khác. Thay vì đào tạo một mô hình từ đầu, nó sử dụng một mô hình được đào tạo trước trên một tập dữ liệu lớn và tinh chỉnh nó cho một nhiệm vụ mới nhưng có liên quan. Kiến thức thu được trong quá trình đào tạo ban đầu được sử dụng để cải thiện hiệu suất của nhiệm vụ mới. Học chuyển giao làm giảm thời gian cần thiết để đào tạo cho một nhiệm vụ mới, tùy thuộc vào độ phức tạp của nó. Nó hoạt động bằng cách giữ lại các lớp ban đầu của mô hình nắm bắt các tính năng chung và thay thế các lớp cuối cùng bằng lớp của nhiệm vụ cụ thể mới.
Chuyển giao phong cách nghệ thuật là một ứng dụng thú vị của việc học chuyển giao trong thị giác máy tính. Kỹ thuật này cho phép một mô hình chuyển đổi hình ảnh để phù hợp với phong cách của các tác phẩm nghệ thuật khác nhau. Để đạt được điều này, trước tiên, một mạng nơ-ron được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn các hình ảnh được ghép nối với phong cách nghệ thuật của chúng. Thông qua quá trình này, mô hình học cách xác định các đặc điểm chung của hình ảnh và các mẫu phong cách.
Sau khi mô hình được đào tạo, nó có thể được tinh chỉnh để áp dụng phong cách của một bức tranh cụ thể cho một hình ảnh mới. Mạng lưới thích ứng với hình ảnh mới trong khi vẫn giữ nguyên các đặc điểm phong cách đã học, cho phép nó tạo ra một kết quả độc đáo kết hợp nội dung gốc với phong cách nghệ thuật đã chọn. Ví dụ, bạn có thể chụp ảnh một dãy núi và áp dụng phong cách của The Scream của Edvard Munch, tạo ra một hình ảnh chụp được cảnh nhưng với phong cách táo bạo, biểu cảm của bức tranh.
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về các loại máy học chính, hãy cùng xem xét kỹ hơn từng loại để giúp bạn hiểu loại nào phù hợp nhất với các ứng dụng khác nhau.
Việc lựa chọn loại máy học phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố. Học có giám sát hoạt động tốt nếu bạn có nhiều dữ liệu được gắn nhãn và một nhiệm vụ rõ ràng. Học không giám sát hữu ích cho việc khám phá dữ liệu hoặc khi các ví dụ được gắn nhãn khan hiếm. Học tăng cường lý tưởng cho các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi phải ra quyết định từng bước, trong khi học chuyển giao rất tuyệt khi dữ liệu bị hạn chế hoặc tài nguyên bị hạn chế. Bằng cách xem xét các yếu tố này, bạn có thể chọn phương pháp tiếp cận phù hợp nhất cho dự án thị giác máy tính của mình.
Các kỹ thuật học máy có thể giải quyết nhiều thách thức, đặc biệt là trong các lĩnh vực như thị giác máy tính. Bằng cách hiểu các loại khác nhau, học có giám sát, không giám sát, tăng cường và chuyển giao, bạn có thể chọn phương pháp tiếp cận tốt nhất cho nhu cầu của mình.
Học có giám sát rất phù hợp với các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao và dữ liệu được gắn nhãn, trong khi học không giám sát lý tưởng để tìm các mẫu trong dữ liệu không được gắn nhãn. Học tăng cường hoạt động tốt trong các thiết lập phức tạp, dựa trên quyết định và học chuyển giao hữu ích khi bạn muốn xây dựng trên các mô hình được đào tạo trước với dữ liệu hạn chế.
Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và ứng dụng riêng, từ nhận dạng khuôn mặt đến robot cho đến chuyển giao phong cách nghệ thuật. Việc lựa chọn đúng loại có thể mở ra những khả năng mới trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, ô tô và giải trí.
Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
