Computer Vision vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied und wie arbeiten sie zusammen?

In der heutigen Technologielandschaft tauchen zwei Begriffe allgegenwärtig auf: Computer Vision und maschinelles Lernen. Beide fallen unter den Oberbegriff der künstlichen Intelligenz, dienen aber unterschiedlichen Zwecken. Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen aus Daten lernen zu lassen. Computer Vision hingegen unterstützt Maschinen beim Interpretieren und Verstehen von Bildern und Videos. Beide Begriffe arbeiten oft zusammen, insbesondere in Anwendungen, bei denen die Interpretation visueller Daten entscheidend ist. In diesem Artikel untersuchen wir, was die einzelnen Begriffe bedeuten, wie sie zusammenhängen und was sie voneinander unterscheidet.

Was ist Computer Vision?

Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, visuelle Daten wie Bilder, Videos und Sensordaten zu interpretieren. Ziel ist es, das menschliche Sehvermögen zu replizieren und in manchen Fällen sogar zu übertreffen, indem Maschinen beigebracht wird, visuelle Eingaben zu verarbeiten und zu verstehen.

Kernfunktionen

Computer-Vision-Systeme sind darauf ausgelegt, Objekte zu erkennen, Muster zu erkennen, Szenen zu analysieren und aus visuellen Eingaben verwertbare Informationen zu extrahieren. Dazu gehören häufig Aufgaben wie:

• Identifizieren von Objekten in Bildern (Objekterkennung)
• Erkennen von Gesichtszügen (Gesichtserkennung)
• Interpretation visueller Szenen in Echtzeit (wird in autonomen Fahrzeugen verwendet)
• Bewegungsverfolgung in Video-Feeds (wird in der Überwachung oder Sportanalyse verwendet)

Diese Systeme nutzen Techniken wie Bildverarbeitung, Mustererkennung und neuronale Netzwerke, um ihre Funktionalität zu erreichen.

Rolle visueller Daten

Computer Vision basiert ausschließlich auf visuellen Daten. Diese können in Form von statischen Bildern, Videos oder Daten von Tiefensensoren und LiDAR vorliegen. Im Gegensatz zu anderen KI-Bereichen, die mit Text- oder Zahlendaten arbeiten, erfordert Computer Vision Modelle, die große Mengen pixelbasierter Informationen verarbeiten können.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Es ermöglicht Computern, aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit für jedes mögliche Szenario programmiert zu sein. Die Kernidee besteht darin, dass Maschinen anstelle fester Regeln Daten analysieren, Muster erkennen und auf Grundlage dieser Informationen Entscheidungen oder Vorhersagen treffen.

So funktioniert maschinelles Lernen

Im Kern geht es beim maschinellen Lernen darum, Algorithmen anhand von Datensätzen zu trainieren. Diese Modelle treffen dann Vorhersagen oder Klassifizierungen, wenn sie mit neuen Daten konfrontiert werden. Der Lernprozess lässt sich je nach Datenstruktur in verschiedene Kategorien unterteilen:

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen werden Modelle anhand gekennzeichneter Daten trainiert. Jedem Datenpunkt ist eine Ausgabe (Kennzeichnung) zugeordnet, anhand derer das Modell lernt, zukünftige Instanzen zu klassifizieren oder vorherzusagen.

Unüberwachtes Lernen

Unüberwachtes Lernen arbeitet mit unbeschrifteten Daten. Das Modell versucht, versteckte Muster oder Gruppierungen im Datensatz zu erkennen, beispielsweise durch die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte.

Halbüberwachtes und bestärkendes Lernen

Halbüberwachtes Lernen kombiniert gekennzeichnete und unkenntlich gemachte Daten, um die Genauigkeit zu verbessern. Bestärkendes Lernen basiert auf Versuch und Irrtum, wobei ein System lernt, indem es für seine Aktionen Feedback (positiv oder negativ) erhält.

Die Beziehung zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen

Obwohl Computer Vision und maschinelles Lernen unterschiedliche Bereiche sind, überschneiden sie sich häufig. Tatsächlich basieren viele moderne Computer Vision-Anwendungen auf Modellen des maschinellen Lernens.

Abhängigkeit und Integration

Computer-Vision-Systeme nutzen heute häufig maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning, zur Verarbeitung und Interpretation visueller Daten. Convolutional Neural Networks (CNNs), eine Art Deep-Learning-Modell, werden häufig eingesetzt, um Merkmale in Bildern wie Kanten, Texturen und Formen zu identifizieren. Diese Deep-Learning-Architekturen ermöglichen es Maschinen, komplexe visuelle Muster in Bildern automatisch zu erkennen.

Ohne maschinelles Lernen würden Computer-Vision-Systeme auf regelbasierter Logik basieren, die weniger flexibel und skalierbar ist. Maschinelles Lernen bietet ein gewisses Maß an Anpassungsfähigkeit, sodass visuelle Erkennungssysteme durch die Einbeziehung größerer Datenmengen ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern können.

Wichtige Unterschiede zwischen Computer Vision und maschinellem Lernen

Obwohl sich Computer Vision und maschinelles Lernen oft ergänzen, haben sie unterschiedliche Funktionen, Zwecke und Anwendungsbereiche. Die Analyse ihrer Unterschiede hilft zu verdeutlichen, wie sie in das breitere Feld der künstlichen Intelligenz passen.

Geltungsbereich

Computer Vision konzentriert sich ausschließlich auf visuelle Informationen. Es befasst sich mit der Interpretation und Analyse von Bildern, Videos und räumlichen Sensordaten, die alle im visuellen Bereich verwurzelt sind. Ihre Aufgabe ist es, Maschinen dabei zu helfen, aus dem Gesehenen Bedeutung zu extrahieren, sei es das Erkennen eines Objekts auf einem Foto oder das Identifizieren von Bewegungen in Videoaufnahmen. Maschinelles Lernen hingegen arbeitet mit einem viel breiteren Spektrum an Datentypen. Es kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten, darunter Text, Zahlen, Audio und sogar Video. Es ist nicht auf ein einzelnes Format beschränkt und eignet sich daher für ein breiteres Aufgabenspektrum, das über die reine visuelle Erkennung hinausgeht.

Ziel und Zweck

Das Ziel der Computervision ist es, das menschliche Sehsystem nachzubilden. Sie ermöglicht Maschinen, visuelle Eingaben zu verarbeiten und Szenen so zu verstehen, dass sie die menschliche Wahrnehmung nachahmen. Dazu gehören das Identifizieren von Objekten, das Schätzen von Positionen und das Erkennen von Mustern in visuellen Umgebungen. Maschinelles Lernen hingegen basiert auf der Idee, Maschinen das Lernen aus Daten zu ermöglichen. Anstatt sich auf visuelles Verständnis zu beschränken, besteht das Ziel darin, Modelle zu trainieren, die ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, Entscheidungen treffen und zukünftige Ergebnisse basierend auf Mustern und Trends in vorhandenen Datensätzen vorhersagen.

Techniken und Methoden

Jedes Feld nutzt unterschiedliche Werkzeuge und Techniken. Computer Vision nutzt eine Reihe bildspezifischer Methoden, darunter Vorverarbeitungsschritte wie Filterung und Verbesserung, Merkmalsextraktion zur Identifizierung von Schlüsselpunkten oder Kanten sowie Algorithmen zur Objekterkennung und -segmentierung. Diese Techniken sind darauf ausgelegt, visuelle Eingaben strukturiert zu verarbeiten. Maschinelles Lernen hingegen basiert auf datengesteuerten Modellen, die aus Input-Output-Mappings lernen. Dazu gehören überwachtes Lernen mit gekennzeichneten Daten, unüberwachtes Lernen zur Erkennung versteckter Muster und bestärkendes Lernen, bei dem Systeme durch Ausprobieren und Feedback lernen. Deep Learning ist zwar eine gemeinsame Methode in beiden Feldern, ihre Anwendung variiert jedoch je nach Art der Eingabedaten und dem gewünschten Ergebnis.

Grad der Abhängigkeit

Die meisten modernen Computer-Vision-Systeme setzen auf maschinelles Lernen, um Genauigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern. Viele fortschrittliche Bildverarbeitungssysteme nutzen maschinelle Lernmodelle, insbesondere Convolutional Neural Networks, um Bilder und Videos hochpräzise zu analysieren. Diese Modelle ermöglichen die Automatisierung von Aufgaben wie Gesichtserkennung oder Fehlererkennung in der Fertigung. Maschinelles Lernen selbst ist jedoch nicht auf visuelle Daten angewiesen. Es kann vollständig in nicht-visuellen Bereichen eingesetzt werden, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zur Vorhersage von Finanztrends. Seine Methoden können Computer Vision unterstützen, sind aber nicht darauf beschränkt.

Häufige Anwendungen 

Computer Vision

Computer Vision wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, in denen die Interpretation visueller Informationen von entscheidender Bedeutung ist.

• Gesundheitspflege: Computer-Vision-Systeme helfen bei der Analyse von Röntgen-, MRT- und CT-Aufnahmen. Diese Tools dienen der Analyse medizinischer Bilder und der Identifizierung von Mustern, die manuell schwer zu erkennen sind.
• Automobilindustrie: In selbstfahrenden Fahrzeugen hilft Computer Vision dabei, Verkehrszeichen zu interpretieren, Fußgänger zu erkennen und Fahrbahnmarkierungen in Echtzeit zu verstehen, indem Daten von Kameras und Sensoren verwendet werden.
• Herstellung: Visuelle Inspektionssysteme erkennen Produktfehler an Fließbändern und tragen so zur Aufrechterhaltung der Qualitätskontrolle bei.
• Landwirtschaft: Mit Computer-Vision-Systemen ausgestattete Drohnen überwachen den Gesundheitszustand der Pflanzen, erkennen Schädlinge und liefern visuelle Daten zur Ertragsoptimierung.
• Sicherheit und Überwachung: Gesichtserkennungs- und Bewegungsverfolgungssysteme werden sowohl in öffentlichen als auch in privaten Sicherheitseinrichtungen eingesetzt.

Maschinelles Lernen

Die Anwendungen des maschinellen Lernens gehen weit über visuelle Daten hinaus und decken verschiedene Bereiche ab.

• Finanzen: Banken nutzen maschinelles Lernen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen, Kredit-Scores zu bewerten und Risikoanalysen zu automatisieren.
• Einzelhandel: Algorithmen personalisieren Produktempfehlungen, indem sie das Kundenverhalten, den Browserverlauf und die Kaufmuster analysieren.
• Gesundheitspflege: Prädiktive Modelle bewerten das Patientenrisiko, empfehlen Behandlungen und erkennen Krankheiten früher als herkömmliche Diagnosemethoden.
• Transport: Mitfahrplattformen nutzen maschinelles Lernen zur Bedarfsprognose, Routenoptimierung und Preisgestaltung.
• Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (ein Teilgebiet des maschinellen Lernens), um mit Benutzern zu interagieren, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen.

Herausforderungen 

Computer Vision

Trotz aller Fortschritte ist die Computervision noch immer mit einigen Einschränkungen konfrontiert.

• Datenanforderungen: Für das Training effektiver Computer Vision-Modelle sind häufig umfangreiche beschriftete Datensätze erforderlich, deren Erstellung zeitaufwändig und teuer sein kann.
• Kontextuelles Verständnis: Bei der visuellen Dateninterpretation fehlt der Kontext, den die menschliche Wahrnehmung berücksichtigt. Änderungen der Beleuchtung, des Hintergrunds oder des Kamerawinkels können die Genauigkeit erheblich beeinträchtigen.
• Sich entwickelnde Standards: Mit der Weiterentwicklung der Hardware- und Softwaretechnologien müssen Computer-Vision-Modelle ständig aktualisiert und neu trainiert werden, um ihre Leistung aufrechtzuerhalten.

Maschinelles Lernen

Systeme für maschinelles Lernen sind leistungsstark, aber nicht ohne Probleme.

• Datenverzerrung: Wenn Trainingsdaten Verzerrungen enthalten, ob beabsichtigt oder nicht, kann das Modell diese Verzerrungen in seinen Vorhersagen reproduzieren oder verstärken.
• Ressourcenintensiv: Das Trainieren von Modellen im großen Maßstab kann rechenintensiv sein und erfordert qualifiziertes Personal.
• Überanpassung: Modelle, die zu eng mit spezifischen Daten trainiert wurden, weisen möglicherweise eine schlechte Leistung auf, wenn sie mit neuen, unbekannten Daten konfrontiert werden.

Wie maschinelles Lernen die Computervision verbessert

Die Integration von maschinellem Lernen in die Computervision hat die Interpretation visueller Daten durch Maschinen grundlegend verändert. Bisher nutzten Computervision-Systeme manuell erstellte Regeln und Heuristiken, um Merkmale in Bildern zu erkennen. Ingenieure mussten genaue Bedingungen für die Erkennung von Formen, Kanten oder Mustern definieren, was die Systeme starr und schwer auf verschiedene Szenarien skalierbar machte. Maschinelles Lernen ersetzt diesen manuellen Aufwand durch Modelle, die Muster direkt aus Daten lernen. Dadurch können sich Systeme effektiver anpassen und generalisieren.

Eine der einflussreichsten Entwicklungen war die Einführung von Deep Learning. Insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) ermöglichen die hierarchische Bildverarbeitung. Diese Netzwerke identifizieren und extrahieren automatisch Merkmale auf verschiedenen Abstraktionsebenen. Frühe Schichten konzentrieren sich möglicherweise auf die Erkennung von Linien oder Ecken, während tiefere Schichten komplexere Muster wie Texturen oder ganze Objekte erfassen. Dieser mehrschichtige Ansatz verbessert die Fähigkeit des Modells, visuelle Elemente auch unter schwierigen Bedingungen zu erkennen, beispielsweise wenn Objekte teilweise verdeckt sind oder in ungewöhnlicher Ausrichtung präsentiert werden.

Ein weiterer wichtiger Vorteil des Einsatzes von maschinellem Lernen in der Computervision ist die Möglichkeit, die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern. Wenn ein System neuen visuellen Daten ausgesetzt ist, kann es seine Parameter anpassen und sein Verständnis durch wiederholtes Training verfeinern. Dieser Lernprozess ermöglicht es den Systemen, mit zunehmender Vielfalt an Beispielen präziser zu werden. Für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Qualitätsprüfung oder Bildklassifizierung ist diese Fähigkeit, sich datenbasiert weiterzuentwickeln, entscheidend für zuverlässige und skalierbare Ergebnisse.

Insgesamt verwandelt maschinelles Lernen die Computervision von einer statischen, regelbasierten Disziplin in ein dynamisches, datengesteuertes Feld. Es ermöglicht flexiblere, robustere und effizientere Systeme, die sich an die Komplexität der realen Welt anpassen können, ohne auf handcodierte Anweisungen angewiesen zu sein.

Beispiele für kombinierte Nutzung aus der Praxis

1. Medizinische Bildgebung: Computer-Vision-Systeme auf Basis maschinellen Lernens werden zum Scannen radiologischer Bilder eingesetzt. Sie helfen dabei, Anomalien zu erkennen, die für das menschliche Auge möglicherweise nicht erkennbar sind.
2. Autonome Fahrzeuge: Selbstfahrende Systeme integrieren beides: Computer Vision zur Wahrnehmung der Umgebung und maschinelles Lernen, um auf Grundlage dieser Daten Navigationsentscheidungen zu treffen.
3. Einzelhandelsanalysen: Kamerasysteme erfassen Kundenbewegungen und Regalbestände. Maschinelles Lernen analysiert diese visuellen Daten, um Ladenlayouts zu optimieren und Marketingstrategien zu verbessern.

Schlussfolgerung

Computer Vision und maschinelles Lernen sind beide wesentliche Bestandteile des Ökosystems der künstlichen Intelligenz, spielen jedoch unterschiedliche Rollen. Maschinelles Lernen ist ein umfassenderes Konzept, das sich damit beschäftigt, Maschinen das Lernen aus Daten beizubringen, während Computer Vision sich speziell darauf konzentriert, Maschinen dabei zu helfen, das Gesehene zu verstehen. Sie arbeiten oft zusammen: Maschinelles Lernen ermöglicht Computer-Vision-Systemen die Fähigkeit, sich anzupassen und zu verbessern, und Computer Vision ermöglicht maschinellem Lernen die Verarbeitung und Reaktion auf visuelle Informationen.

Das Verständnis ihrer Überschneidungen und Unterschiede hilft zu verstehen, wie sie branchenübergreifend eingesetzt werden. Ob es darum geht, Mängel in einer Produktlinie zu erkennen oder einen Film zu empfehlen – diese Technologien prägen die Interaktion von Maschinen mit der Welt. Und mit ihrer Weiterentwicklung verschwimmen die Grenzen zwischen ihnen möglicherweise weiter. Doch die Kenntnis der Grundlagen ist immer hilfreich, um die KI-gesteuerten Tools und Systeme, mit denen wir täglich konfrontiert sind, zu nutzen.

Häufig gestellte Fragen