Au cours des dernières décennies, les technologies du futur telles que l’IA et la vision artificielle sont devenues courantes et englobent de nombreuses applications, allant de l’assemblage automatisé de robots au guidage automatique de véhicules, en passant par l’analyse d’images obtenues par télédétection et l’inspection visuelle automatisée. La vision par ordinateur et l’apprentissage profond font partie des sujets les plus brûlants de nos jours, tous les secteurs technologiques et même les start-ups se précipitant pour faire face à la concurrence.
Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de traiter, d’analyser et d’interpréter le monde visuel. Il existe un très grand nombre d’objets dans le monde réel et bien que différents objets puissent avoir une apparence visuelle similaire, ce sont les détails subtils qui les distinguent les uns des autres. La reconnaissance d’images est considérée comme l’application la plus courante de la vision par ordinateur. L’idée est de faire en sorte que les ordinateurs identifient et traitent les images de la même manière que la vision humaine. La facilité avec laquelle la vision humaine traite et interprète les images est vraiment impeccable. La vision par ordinateur vise à transmettre ce trait caractéristique de l’homme à l’ordinateur, de sorte que ce dernier puisse comprendre et analyser des systèmes complexes de la même manière que l’homme, voire mieux.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle basé sur les réseaux neuronaux artificiels qui cherche à imiter le fonctionnement du cerveau humain afin que l’ordinateur apprenne ce qui vient naturellement aux humains. L’apprentissage en profondeur s’intéresse aux algorithmes inspirés de la structure du cerveau humain qui permet aux machines d’acquérir un certain niveau de compréhension et de connaissance de la même manière que le cerveau humain filtre les informations. Il définit les paramètres du modèle pour le processus de prise de décision en imitant le processus de compréhension du cerveau humain. Il s’agit d’une méthode d’inférence des données dans l’apprentissage automatique et, ensemble, ils font partie des principaux outils de l’IA moderne. Il a été initialement développé en tant qu’approche d’apprentissage automatique pour traiter les correspondances complexes entre les entrées et les sorties. Aujourd’hui, l’apprentissage profond est un système de pointe utilisé dans de nombreuses industries pour diverses applications.
Différence entre la vision par ordinateur et l’apprentissage profond
Concept
– La vision par ordinateur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui vise à faire en sorte que les ordinateurs ou les machines comprennent les actions, les comportements et les langages humains de la même manière que les humains. L’idée est d’amener les machines à comprendre et à interpréter le monde visuel de manière à ce qu’elles en tirent un sens et des informations utiles. L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’IA qui cherche à imiter le fonctionnement du cerveau humain sur la base de réseaux neuronaux artificiels.
Objet
– L’objectif de la vision par ordinateur est de programmer un ordinateur pour qu’il interprète les informations visuelles contenues dans les données d’images et de vidéos afin de donner un meilleur sens aux données numériques. L’idée est de traduire ces données en informations significatives, en utilisant les informations contextuelles fournies par les humains afin de prendre de meilleures décisions commerciales et de résoudre des problèmes complexes. L’apprentissage profond a été introduit dans le but de rapprocher l’apprentissage automatique de l’IA. Les algorithmes d’apprentissage profond ont révolutionné la manière dont nous traitons les données. L’objectif est d’extraire des caractéristiques des données brutes en se basant sur la notion de réseaux neuronaux artificiels.
Applications
– Les applications les plus courantes de la vision par ordinateur dans le monde réel comprennent la détection des défauts, l’étiquetage des images, la reconnaissance des visages, la détection des objets, la classification des images, le suivi des objets, l’analyse des mouvements, la classification des cellules, et bien d’autres encore. Les principales applications de l’apprentissage profond sont les voitures autonomes, le traitement du langage naturel, la reconnaissance visuelle, la reconnaissance d’images et de la parole, les assistants virtuels, les chatbots, la détection des fraudes, etc.
Résumé
L’apprentissage profond a réalisé des progrès remarquables dans divers domaines en peu de temps, en particulier il a apporté une révolution à la communauté de la vision par ordinateur, en introduisant des solutions efficaces à des problèmes qui étaient restés longtemps sans solution. La vision par ordinateur est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre le contenu des données numériques contenues dans les images ou les vidéos et d’en tirer un certain sens. L’apprentissage profond vise à rapprocher l’apprentissage automatique de l’un de ses objectifs initiaux, à savoir l’intelligence artificielle.
La vision par ordinateur fait-elle partie de l’apprentissage profond ?
Le lien entre la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique est très flou, tout comme le lien entre la vision par ordinateur et l’apprentissage profond. En peu de temps, la vision par ordinateur a fait d’énormes progrès, et de l’interprétation des données optiques à la modélisation des objets, le terme d’apprentissage profond a commencé à s’immiscer dans la vision par ordinateur, comme il l’a fait dans l’apprentissage automatique, l’IA et d’autres domaines.
Qu’est-ce que la vision par ordinateur avec l’apprentissage profond ?
De nombreuses applications traditionnelles de la vision par ordinateur peuvent être résolues en faisant appel à des méthodes d’apprentissage profond. La vision par ordinateur cherche à guider les machines et les ordinateurs vers la compréhension du contenu des données numériques telles que les images ou les vidéos.
Quel est le rôle de la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur est la science qui permet aux ordinateurs ou aux machines de comprendre les actions, les comportements et les langages humains de la même manière que les humains. La vision par ordinateur a une diversité étonnante d’applications dans le monde réel telles que la conduite autonome, les systèmes biométriques, les systèmes de protection des piétons, la vidéosurveillance, la robotique, le diagnostic médical, et bien plus encore.