Computer Vision versus Machine Learning: wat is het verschil en hoe werken ze samen?

In het huidige technologielandschap duiken twee termen overal op: computer vision en machine learning. Ze vallen beide onder de bredere noemer kunstmatige intelligentie, maar dienen verschillende doelen. Machine learning draait om het leren van machines van data. Computer vision daarentegen richt zich op het helpen van machines bij het interpreteren en begrijpen van afbeeldingen en video's. Deze twee werken vaak samen, vooral in toepassingen waar het interpreteren van visuele data essentieel is. In dit artikel onderzoeken we wat elke term betekent, hoe ze met elkaar verbonden zijn en wat ze van elkaar onderscheidt.

Wat is computer vision?

Computer vision is een gebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op het in staat stellen van computers om visuele data zoals afbeeldingen, video's en sensorfeeds te interpreteren. Het doel is om het menselijk zicht te repliceren, en in sommige gevallen te overtreffen, door machines te leren hoe ze visuele input kunnen verwerken en begrijpen.

Kernfuncties

Computer vision-systemen zijn ontworpen om objecten te detecteren, patronen te herkennen, scènes te analyseren en bruikbare informatie uit visuele input te halen. Dit omvat vaak taken zoals:

• Objecten in afbeeldingen identificeren (objectdetectie)
• Herkennen van gezichtskenmerken (gezichtsherkenning)
• Visuele scènes in realtime interpreteren (gebruikt in autonome voertuigen)
• Bewegingen volgen in videofeeds (gebruikt bij bewaking of sportanalyse)

Deze systemen maken gebruik van technieken zoals beeldverwerking, patroonherkenning en neurale netwerken om hun functionaliteit te realiseren.

Rol van visuele data

Computer vision is uitsluitend gebaseerd op visuele data. Dit kan bestaan uit statische beelden, video's of data van dieptesensoren en LiDAR. In tegenstelling tot andere AI-gebieden die mogelijk met tekst of numerieke data werken, vereist computer vision modellen die grote hoeveelheden pixelgebaseerde informatie kunnen verwerken.

Wat is machine learning?

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) waarmee computers van data kunnen leren en zich in de loop der tijd kunnen verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elk mogelijk scenario. De kerngedachte is dat machines geen vaste regels gebruiken, maar data analyseren, patronen herkennen en op basis daarvan beslissingen of voorspellingen doen.

Hoe machine learning werkt

Machine learning draait in essentie om het trainen van algoritmen op datasets. Deze modellen doen vervolgens voorspellingen of classificeren wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe data. Het leerproces kan worden onderverdeeld in verschillende categorieën, afhankelijk van hoe de data is gestructureerd:

Begeleid leren

Bij supervised learning worden modellen getraind met gelabelde data. Elk datapunt heeft een bijbehorende output (label), die het model gebruikt om te leren hoe het toekomstige gevallen kan classificeren of voorspellen.

Onbegeleid leren

Onbegeleid leren werkt met ongelabelde data. Het model probeert verborgen patronen of groeperingen in de dataset te ontdekken, zoals het clusteren van vergelijkbare datapunten.

Semi-begeleid en versterkend leren

Semi-supervised learning combineert gelabelde en ongelabelde data om de nauwkeurigheid te verbeteren. Reinforcement learning is gebaseerd op trial-and-error, waarbij een systeem leert door feedback (positief of negatief) te ontvangen op zijn acties.

De relatie tussen computer vision en machinaal leren

Hoewel computer vision en machine learning aparte vakgebieden zijn, overlappen ze elkaar vaak. Sterker nog, veel moderne computer vision-toepassingen zijn gebaseerd op machine learning-modellen.

Afhankelijkheid en integratie

Computer vision-systemen maken tegenwoordig veelvuldig gebruik van machine learning, met name deep learning, om visuele data te verwerken en te interpreteren. Convolutional Neural Networks (CNN's), een type deep learning-model, worden veel gebruikt om kenmerken in beelden te identificeren, zoals randen, texturen en vormen. Deze deep learning-architecturen stellen machines in staat om automatisch complexe visuele patronen in beelden te herkennen.

Zonder machine learning zouden computer vision-systemen afhankelijk zijn van regelgebaseerde logica, die minder flexibel en schaalbaar is. Machine learning biedt een zekere mate van aanpasbaarheid, waardoor visuele herkenningssystemen de nauwkeurigheid in de loop van de tijd kunnen verbeteren door blootstelling aan meer data.

Belangrijkste verschillen tussen computer vision en machine learning

Hoewel computer vision en machine learning elkaar vaak aanvullen, hebben ze verschillende functies, doelen en toepassingsgebieden. Door hun verschillen te analyseren, wordt duidelijker hoe ze passen binnen het bredere veld van kunstmatige intelligentie.

Toepassingsgebied

Computer vision richt zich uitsluitend op visuele informatie. Het houdt zich bezig met het interpreteren en analyseren van afbeeldingen, video's en ruimtelijke sensordata, die allemaal geworteld zijn in het visuele domein. Het is de taak van computer learning om machines te helpen betekenis te halen uit wat ze zien, of het nu gaat om het herkennen van een object op een foto of het identificeren van beweging in videobeelden. Machine learning daarentegen werkt met een veel breder scala aan datatypen. Het kan gestructureerde en ongestructureerde data verwerken, waaronder tekst, getallen, audio en zelfs video. Het is niet beperkt tot één enkel formaat, waardoor het geschikt is voor een breder spectrum aan taken dan alleen visuele herkenning.

Doel en doel

Het doel van computer vision is om het menselijke visuele systeem te repliceren. Het stelt machines in staat om visuele input te verwerken en scènes te begrijpen op een manier die de menselijke waarneming nabootst. Dit omvat het identificeren van objecten, het schatten van posities en het herkennen van patronen in visuele omgevingen. Machine learning is echter gebaseerd op het idee om machines in staat te stellen te leren van data. In plaats van zich te beperken tot visueel begrip, is het doel om modellen te trainen die de prestaties in de loop van de tijd verbeteren, beslissingen nemen en toekomstige resultaten voorspellen op basis van patronen en trends in bestaande datasets.

Technieken en methodologieën

Elk vakgebied is afhankelijk van verschillende tools en technieken. Computer vision maakt gebruik van een reeks beeldspecifieke methoden, waaronder voorbewerkingsstappen zoals filteren en verbeteren, kenmerkextractie om belangrijke punten of randen te identificeren, en algoritmen voor objectdetectie en -segmentatie. Deze technieken zijn ontworpen om visuele input op een gestructureerde manier te verwerken. Machine learning daarentegen is gebaseerd op datagestuurde modellen die leren van input-output-mappings. Deze omvatten supervised learning met gelabelde data, unsupervised learning om verborgen patronen te detecteren, en reinforcement learning waarbij systemen leren door middel van trial en feedback. Hoewel deep learning een gedeelde methode is die in beide vakgebieden wordt gebruikt, varieert de toepassing ervan afhankelijk van het type inputdata en het gewenste resultaat.

Afhankelijkheidsniveau

De meeste moderne computer vision-systemen vertrouwen op machine learning om de nauwkeurigheid en schaalbaarheid te verbeteren. Veel geavanceerde vision-systemen maken gebruik van machine learning-modellen, met name convolutionele neurale netwerken, om beelden en video's met hoge nauwkeurigheid te analyseren. Deze modellen hebben het mogelijk gemaakt om taken zoals gezichtsherkenning of defectdetectie in de productie te automatiseren. Machine learning zelf is echter niet afhankelijk van visuele data. Het kan volledig in niet-visuele domeinen werken, van het verwerken van natuurlijke taal tot het voorspellen van financiële trends. De methoden ervan kunnen computer vision ondersteunen, maar kennen er geen beperkingen door.

Veelvoorkomende toepassingen 

Computer visie

Computer vision wordt in verschillende sectoren gebruikt, waarbij de interpretatie van visuele informatie van cruciaal belang is.

• Gezondheidszorg: Computer vision-systemen helpen bij het analyseren van röntgenfoto's, MRI's en CT-scans. Deze tools worden gebruikt om medische beelden te analyseren en patronen te identificeren die handmatig moeilijk te herkennen zijn.
• Automobiel: Bij zelfrijdende voertuigen helpt computer vision bij het interpreteren van verkeersborden, het detecteren van voetgangers en het begrijpen van rijstrookmarkeringen in real time met behulp van gegevens van camera's en sensoren.
• Productie: Visuele inspectiesystemen identificeren defecten in producten op assemblagelijnen en helpen zo de kwaliteitscontrole te handhaven.
• Landbouw: Drones die zijn uitgerust met computergestuurde systemen voor visuele controle, controleren de gezondheid van gewassen, detecteren plagen en verstrekken visuele gegevens om de opbrengst te optimaliseren.
• Beveiliging en bewaking: Gezichtsherkennings- en bewegingsregistratiesystemen worden gebruikt in zowel openbare als particuliere beveiligingsomgevingen.

Machinaal leren

Toepassingen van machine learning gaan veel verder dan visuele data en bestrijken diverse domeinen.

• Financiën: Banken gebruiken machine learning om frauduleuze transacties te detecteren, kredietscores te evalueren en risicoanalyses te automatiseren.
• Detailhandel: Algoritmes personaliseren productaanbevelingen door het gedrag van klanten, de browsegeschiedenis en aankooppatronen te analyseren.
• Gezondheidszorg: Voorspellende modellen beoordelen de risico's voor patiënten, bevelen behandelingen aan en detecteren ziekten eerder dan traditionele diagnostische methoden.
• Vervoer: Platforms voor het delen van ritten gebruiken machine learning voor het voorspellen van de vraag, het optimaliseren van routes en het bepalen van prijzen.
• Klantenservice: Chatbots en virtuele assistenten maken gebruik van natuurlijke taalverwerking (een onderdeel van machine learning) om met gebruikers te communiceren, vragen te beantwoorden en problemen op te lossen.

Uitdagingen 

Computer visie

Ondanks de vooruitgang kampt computer vision nog steeds met een aantal beperkingen.

• Gegevensvereisten: Voor het trainen van effectieve computer vision-modellen zijn vaak enorme gelabelde datasets nodig. Het maken hiervan kan tijdrovend en duur zijn.
• Contextueel begrip: Visuele data-interpretatie mist de context die menselijke waarneming wel omvat. Veranderingen in belichting, achtergrondruis of camerahoeken kunnen de nauwkeurigheid aanzienlijk beïnvloeden.
• evoluerende normen: Naarmate hardware- en softwaretechnologieën zich ontwikkelen, moeten computer vision-modellen voortdurend worden bijgewerkt en opnieuw worden getraind om de prestaties te behouden.

Machinaal leren

Machine learning-systemen zijn krachtig, maar ze brengen ook problemen met zich mee.

• Gegevensbias: Als trainingsgegevens vertekeningen bevatten, opzettelijk of onopzettelijk, kan het model deze vertekeningen in zijn voorspellingen reproduceren of versterken.
• Hulpbronintensief: Het trainen van grootschalige modellen kan veel rekenkracht kosten en vereist gekwalificeerd personeel.
• Overfitting: Modellen die te nauwgezet zijn getraind op specifieke gegevens, presteren mogelijk slecht wanneer ze worden geïntroduceerd bij nieuwe, onbekende gegevens.

Hoe machine learning computer vision verbetert

De integratie van machine learning in computer vision heeft de manier waarop machines visuele data interpreteren fundamenteel veranderd. Vroeger vertrouwden computer vision-systemen op handmatig opgestelde regels en heuristiek om kenmerken in beelden te detecteren. Ingenieurs moesten exacte voorwaarden definiëren voor het herkennen van vormen, randen of patronen, waardoor systemen rigide en moeilijk schaalbaar waren in verschillende scenario's. Machine learning vervangt deze handmatige inspanning door modellen die patronen rechtstreeks uit data leren, waardoor systemen zich effectiever kunnen aanpassen en generaliseren.

Een van de meest impactvolle ontwikkelingen is de toepassing van deep learning. Met name convolutionele neurale netwerken hebben het mogelijk gemaakt om afbeeldingen hiërarchisch te verwerken. Deze netwerken identificeren en extraheren automatisch kenmerken op verschillende abstractieniveaus. Vroege lagen kunnen zich richten op het detecteren van lijnen of hoeken, terwijl diepere lagen complexere patronen vastleggen, zoals texturen of complete objecten. Deze gelaagde aanpak verbetert het vermogen van het model om visuele elementen te herkennen, zelfs onder uitdagende omstandigheden, zoals wanneer objecten gedeeltelijk verborgen zijn of in ongebruikelijke posities worden gepresenteerd.

Een ander belangrijk voordeel van machine learning in computer vision is de mogelijkheid om de prestaties in de loop der tijd te verbeteren. Wanneer een systeem wordt blootgesteld aan nieuwe visuele data, kan het zijn parameters aanpassen en zijn begrip verfijnen door middel van herhaalde training. Dit leerproces stelt systemen in staat om nauwkeuriger te worden naarmate ze een grotere verscheidenheid aan voorbeelden tegenkomen. Voor taken zoals gezichtsherkenning, kwaliteitscontrole of beeldclassificatie is dit vermogen om te evolueren op basis van data cruciaal om betrouwbare en schaalbare resultaten te behalen.

Machine learning transformeert computer vision van een statische, regelgebaseerde discipline naar een dynamisch, datagedreven vakgebied. Het maakt flexibelere, robuustere en efficiëntere systemen mogelijk die zich kunnen aanpassen aan de complexiteit van de echte wereld zonder afhankelijk te zijn van handmatig geprogrammeerde instructies.

Praktijkvoorbeelden van gecombineerd gebruik

1. Medische beeldvorming: Computer vision-systemen met machine learning worden gebruikt om radiologische beelden te scannen. Ze helpen bij het identificeren van afwijkingen die mogelijk niet met het menselijk oog waarneembaar zijn.
2. Zelfrijdende voertuigen: Zelfrijdende systemen combineren beide: computer vision om de omgeving waar te nemen en machine learning om navigatiebeslissingen te nemen op basis van die data.
3. Detailhandelsanalyse: Camerasystemen volgen klantbewegingen en schapvoorraad. Machine learning analyseert deze visuele data om winkelindelingen te optimaliseren en marketingstrategieën te verbeteren.

Conclusie

Computer vision en machine learning zijn beide essentiële onderdelen van het ecosysteem van kunstmatige intelligentie, maar ze vervullen verschillende rollen. Machine learning is een breder concept dat machines leert leren van data, terwijl computer vision zich specifiek richt op het helpen van machines om te begrijpen wat ze zien. Ze werken vaak samen: machine learning geeft systemen voor computer vision de mogelijkheid om zich aan te passen en te verbeteren, en computer vision biedt machine learning een manier om visuele informatie te verwerken en ernaar te handelen.

Begrijpen waar ze overlappen en waar ze verschillen, helpt te verduidelijken hoe ze in verschillende sectoren worden gebruikt. Of het nu gaat om het opsporen van defecten in een productlijn of het aanbevelen van een film, deze technologieën bepalen hoe machines met de wereld omgaan. Naarmate ze zich ontwikkelen, zal de grens tussen beide steeds vager worden, maar kennis van de basisprincipes van elk zal altijd nuttig zijn bij het navigeren door de AI-gestuurde tools en systemen die we dagelijks tegenkomen.

Veelgestelde vragen