机器学习和计算机视觉之间的区别

Question

机器学习和计算机视觉之间有什么区别？ 我现在正在学习机器学习，为期1周，仍然不知道它们之间有什么区别？

Answer 1

机器学习：

机器学习是使计算机通过提供数据和信息而无需明确编程就可以像人一样学习和行动的科学。

示例：

当我们来到计算机上时，编写和平的代码或程序，并逐步告诉计算机要执行的操作。但是ML我们不这样做，系统会自行学习。我们只提供过去的数据（称为标记数据），系统就会在此过程中学习所谓的训练过程，我们告诉系统系统结果是对还是错，反馈是由系统接受的，并且它会纠正自己，这就是从谁那里学到的知识，它就可以给出大多数案例的正确输出。显然，这不是100％正确的，但目标是尽可能地准确。

计算机视觉：

计算机视觉只不过是处理计算机中的数字图像和视频。计算机视觉每天都在迅速发展。其原因之一是深度学习。当我们谈论计算机视觉时，我们会想到一个术语卷积神经网络（缩写为CNN），因为在这里大量使用了CNN。 CNN在计算机视觉中的示例是人脸识别，图像分类等。它与基本的神经网络相似。 CNN还具有可学习的参数，例如神经网络，例如权重，偏差等。

Answer 2

您愿意用斧头切一个苹果吗？即使是简单的刀也足够了！ 您愿意用剑缝睡衣吗？短针就足够了！ 上面的评论也是如此。 计算机视觉也可以处理图像识别，但是对于简单的面部识别项目，您不需要它。这是机器学习的基础项目，可在许多GitHub类的网站上免费获得。因此，您无需学习“计算机视觉”，尤其是构建面部识别系统。 计算机视觉是一个很好的领域，但是机器学习足以识别人脸！

Answer 3

通常来说，计算机视觉是一个使用一些机器学习技术来解决与该领域相关的问题的领域，即使计算机识别图像并识别其中的图像！