P:
Per què són importants els nombrosos fitxers d’imatges en molts projectes d’aprenentatge automàtic?
R:Per a les empreses que busquen involucrar-se en les seves primeres inversions d’aprenentatge automàtic (ML), tot el procés pot semblar una mica críptic i esotèric. Per a moltes persones, és molt difícil visualitzar el funcionament de l'aprenentatge automàtic i exactament el que farà per a un negoci.
En alguns casos, algú que estigui investigant l'aprenentatge de màquines pot tenir una epifania bastant en considerar per què un gran nombre de fitxers d'imatges, recollits en contenidors digitals nets, són tan importants per als projectes de ML. Això passa perquè el concepte "fitxer d'imatge" ajuda a visualitzar ML. Pensar en això ens permet comprendre més sobre com s'apliquen aquest tipus de tecnologies al nostre món molt aviat.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
La resposta breu és que aquest gran nombre d’arxius d’imatges són importants per a l’aprenentatge automàtic perquè representen conjunts de formació: conjunts de dades inicials que l’ordinador ha de treballar quan aprèn. Però hi ha una mica més que això. Per què són tan valuoses les imatges?
Un dels motius pels quals les imatges són tan valuoses és que els científics han avançat molt en el processament d’imatges. Però, més enllà d’això, també han avançat en ajudar a les màquines a identificar els resultats en funció del que es mostra a la imatge.
Per exemple, qualsevol persona que hagi sentit a parlar de xarxes profundes tossudes amb motors generatius i discriminatius, entén una mica sobre com els ordinadors poden llegir i comprendre dades i imatges visuals. No estan llegint els píxels com ho feien; de fet, "veuen" la imatge i identificant components. Per exemple, penseu en el reconeixement facial de Facebook: l’ordinador aprèn el que us sembla i us identifica a les imatges, així com els que us envolten. Això és sovint possible mitjançant l’agregació de moltes imatges i la formació iterativa que constitueixen la base d’un projecte d’aprenentatge automàtic.
Quan els grups d’interès han identificat un pla i un concepte, i han sortit i recopilat totes les imatges que són rellevants i les han inclòs en els algoritmes d’aprenentatge de màquines, poden aprofitar l’immens poder de la intel·ligència artificial per executar processos empresarials.
Una empresa pot enviar un rastrejador web a Internet buscant imatges que puguin contenir un client determinat, per construir un fitxer que mostri la identitat del client i les seves preferències i tendències. L’empresa podria fins i tot utilitzar aquesta informació per automatitzar el correu directe o un altre màrqueting directe. Quan comenceu a pensar així, és fàcil veure com només es pot vincular aquest procés de reconeixement i identificació d’imatges a tot tipus de funcionalitats que permetran als ordinadors fer moltes de les coses que han fet els humans per a totes. la nostra història registrada Prenent l’exemple de la investigació amb els clients, amb els tipus d’instal·lacions anteriors, els humans no han d’estar implicats en absolut: l’ordinador pot “sortir al web” i informar-ne als propietaris o als titulars de les dades.
Per a qualsevol persona que estigui involucrada a endinsar-se a les aigües profundes de l'aprenentatge automàtic, comprendre el concepte de mineria de dades d'imatges massives proporciona un bon primer pas en un full de ruta per aprofitar el poder d'aprenentatge de màquines i esbrinar com utilitzar-lo per beneficiar una empresa.
