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法律研究计算机视觉和机器学习的区别
在过去的二十年中，人工智能、机器学习和计算机视觉等尖端技术已从研究和开发领域过渡到商业和主流领域。商业用途已导致自动化机器人工业装配线、自动车辆导航系统以及远程采集图像分析以支持自动视觉检查程序。
计算机视觉和机器学习的应用是当今科技领域最吸引人、最令人兴奋的研究领域之一。此外，大多数当前的技术行业公司以及雄心勃勃的技术初创公司都在争先恐后地拥抱这些先进技术带来的好处。
什么是计算机视觉？
目前，人类视觉系统的复杂性仅被部分理解。地球上存在不同类型的生命形式，所有这些生命形式都具有非常相似的视觉系统。它们有眼睛捕捉光线，大脑受体访问光线，以及视觉皮层处理光线。
人脑通过理解周围环境来分析视觉信息，这是一种比任何其他方法都优越得多的图像处理方法。计算机以非常不同的方式处理和解释这些类型的照片。
计算机视觉是计算机科学领域的一个跨学科领域，专注于开发使计算机能够处理、分析和理解数字图像、视频或其他数字输入的技术。这些技术的目的是提高计算机在这些领域的性能。它使计算机能够像人类一样从图像和电影中获取有用的信息。此练习的目的是模拟人眼感知自然界中光线和颜色的方式，并从照片中获取信息。
计算机视觉是机器学习和人工智能的一种应用，它从数字照片和视频中提取数据，然后使用这些数据做出对用户有意义的判断。
计算机视觉与大多数其他机器学习系统一样，需要大量数据才能正确训练算法以理解这些数据。
在大多数情况下，计算机视觉使用两种不同的技术类型 -
深度学习
深度学习可用于帮助解决复杂问题。更重要的是，深度学习利用神经网络，可以有效地训练机器“大脑”摄取视觉数据并记住随着时间的推移模式、策略和环境变量变化的知识。
卷积神经网络
CNN 将视觉信息（如照片）分解成像素。然后，为了对数据做出预测，它们使用称为“卷积”的操作，该操作是通过组合两个其他函数来生成数学函数的过程。
计算机视觉在其最基本的形式中，利用卷积神经网络 (CNN) 和深度学习对视觉信息进行高速、大规模的无监督学习。这使得机器学习系统能够以某种程度上类似于人眼处理信息的方式来训练以解释数据。
什么是机器学习？
机器学习 (ML) 是指创建能够通过遵循指令和分析训练数据集在特定环境中学习行为策略的算法和相关系统。
机器学习是人工智能的一个子领域，它在很大程度上忽略了围绕人工智能的一些最基本和最具哲学意义的问题。相反，它强调学习和训练方法，这些方法可以产生适合任何给定环境的计算机。该领域专注于统计模型、算法和学习方法，这些方法可用于机器在各种行业中，包括建筑、零售、食品生产、供应链物流和制造业。
几种机器学习方法强调训练算法以发现数据中的模式，以便在类似的环境中为战略决策提供信息。
以下策略属于此类别 -
监督学习
在使用监督学习的机器学习模型中，数据科学家将训练数据集馈送到机器学习系统，以及输入目录和与这些输入相关的预期输出。通过这种方法，机器学习系统能够理解从特定系列活动中预期发生的输出，并设计出实现这些输出的最有效策略。
无监督学习
顾名思义，无监督学习方法利用没有与其关联的理想输出的非结构化数据集。然后，机器学习系统负责分析数据集，寻找趋势，并根据这些模式制定行为策略。
强化学习
强化学习是一种常用于教导自主计算机代理如何在特定系统中执行操作的方法。此方法使用累积奖励模型来教导代理如何在各种系统中执行操作。这种机器学习的使用在各种企业中都有应用，但在线多人游戏行业一直是该领域大量研究的重点。
深度学习和神经网络
过去，机器学习和人工智能系统通常采用线性或迭代的机器学习方法。研究人员在 1980 年代开始开发“神经网络”大脑，并在 2000 年代继续他们的工作。这些大脑使用节点集群架构和加权决策过程。这样，机器学习系统就可以将复杂的问题分解成更易于管理的问题，并且解决更简单问题的成果能够汇集在一起，形成更全面的解决方案，以解决更重大的问题。
深度学习通过引入基于层的网络的概念将这一概念更进一步。这些网络由基于解决方案的层组成，这些层可以共同充当新兴的问题解决引擎。例如，一个通过深度强化学习学习的大脑可以包含层，其中更简单的模式识别方法可以组合起来为更复杂的任务提供动力，例如照片中的面部识别。
在所有这些以及其他机器学习方法中，重点始终是如何教授机器学习系统、模拟机器学习的训练环境以及使用机器学习为全面的 AI 和自主系统提供动力。其他机器学习方法包括深度学习、强化学习和自然语言处理。
计算机视觉和机器学习的比较
下表突出显示了计算机视觉和机器学习之间的主要区别 -
| 比较依据 | 计算机视觉 | 机器学习 |
|---|---|---|
| 技术 | 它使计算机能够像人类一样理解和掌握视觉环境。 | 它使机器能够自主地从过去的经验中学习，并因此变得更好。 |
| 重点 | 该领域的主要重点是开发使计算机能够处理、分析和理解数字图像、视频或其他数字输入的方法。
| 专注于构建能够从自身经验中自主学习的设备，而无需对其进行明确的编程。 |
| 应用 | 图像识别、自动驾驶汽车测试、医学诊断、牲畜监控和运动分析仅仅是这项技术的一些应用。 | 语音识别、交通预测、产品推荐、虚拟助手、自动驾驶汽车、电子邮件筛选以及其他应用，仅仅是众多可能用途中的一部分。 |
结论
计算机视觉的目的是赋予计算机以类似人类的方式感知周围环境的能力，使这些机器能够更准确地识别和理解其周围环境，并执行正确的操作。它使计算机能够像人类一样从图像和视频中提取有用的信息。计算机视觉是机器学习的众多应用之一。
机器学习是人工智能的一个子领域，专注于使机器像人类一样学习和行动。然而，与根据预定义规则集运行的系统相比，机器学习系统从其过去的经验中学习，并在没有明确编程的情况下以及几乎没有或根本没有人工干预的情况下采取行动。
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