Computer Vision e Machine Learning

Remko Bigai | AI Algorithms Engineer

Nell'era dell'informatica e della digitalizzazione, due termini emergono per la loro rilevanza e innovazione: Computer Vision e Machine Learning. Questi concetti, benché distinti, collaborano strettamente nell'ambito della gestione e interpretazione dei dati storici digitalizzati, come immagini, audio e video. Ma cosa significano esattamente e quali sono le loro differenze?

La Computer Vision è una branca dell'informatica che si occupa di come i computer possono acquisire, elaborare e analizzare immagini e video per ottenere informazioni o comprendere l'ambiente circostante. Utilizza tecniche di elaborazione delle immagini per interpretare e manipolare dati visivi, emulando in qualche modo la percezione umana.

Il Machine Learning, invece, è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie performance senza essere esplicitamente programmati. Si basa sull'idea che i sistemi possano identificare pattern e prendere decisioni con un minimo intervento umano.

Ma in cosa differiscono e come possono lavorare in modo sinergico? Mentre la Computer Vision si concentra sull'interpretazione dei dati visivi, il Machine Learning offre gli strumenti per apprendere e migliorare questa interpretazione nel tempo. Il Machine Learning può essere utilizzato per potenziare le capacità di analisi della Computer Vision, rendendo i sistemi più efficienti ed efficaci nel riconoscimento di pattern o caratteristiche specifiche nei dati visivi.

Quando si tratta di materiali storici digitalizzati, come fotografie, documenti scritti, registrazioni audio e filmati, questi due campi offrono strumenti potenti per la loro conservazione, catalogazione e analisi. Attraverso la Computer Vision, è possibile digitalizzare e analizzare visivamente documenti storici, identificando oggetti, persone o scritte. Il Machine Learning, dall'altra parte, consente di classificare e organizzare automaticamente questi dati, imparando dalle caratteristiche e dai metadati associati.

Uno degli aspetti più interessanti è l'estrazione automatica di metadati da documenti digitali. I sistemi basati su Computer Vision e Machine Learning possono riconoscere testo, identificare autori, datare fotografie o documenti, e persino rilevare il sentimento o il contesto storico di un documento. Questo non solo semplifica la gestione degli archivi, ma apre anche nuove strade per la ricerca e l'analisi storica.

Computer Vision e Machine Learning stanno non solo trasformando il modo in cui interagiamo con i dati storici, ma stanno anche ampliando le frontiere della nostra conoscenza. Con la loro continua evoluzione, possiamo aspettarci scoperte, che Made In Heritage è pronta a implementare, sempre più affascinanti e significative nel campo dell'archiviazione e dell'analisi dei dati storici e dei materiali del cultural e corporate heritage.