Q:
Kodėl daugybė vaizdų failų yra svarbūs daugeliui kompiuterinio mokymo projektų?
A:Įmonėms, kurios nori įsitraukti į pirmąsias investicijas į mašinų mokymąsi (ML), visas procesas gali atrodyti šiek tiek paslaptingas ir ezoteriškas. Daugeliui žmonių iš tikrųjų sunku įsivaizduoti, kaip iš tikrųjų veikia mašininis mokymasis ir kaip tai bus naudinga verslui.
Kai kuriais atvejais tas, kuris tiria kompiuterinį mokymąsi, gali turėti gana epifaniją, kai mano, kodėl daug vaizdo failų, surinktų į tvarkingus skaitmeninius konteinerius, yra tokie svarbūs ML projektams. Taip yra todėl, kad „vaizdo failo“ koncepcija padeda vizualizuoti ML. Galvodami apie tai, galime daugiau suprasti, kaip šios technologijos bus greitai pritaikytos mūsų pasaulyje.
| Nemokamas atsisiuntimas: mašinų mokymasis ir kodėl tai svarbu |
Trumpas atsakymas yra tas, kad šie dideli vaizdų failų skaičiai yra svarbūs mokymuisi mašinomis, nes jie atspindi mokymo rinkinius - pradinių duomenų rinkinius, kuriuos kompiuteris turi naudoti mokydamasis. Tačiau čia yra šiek tiek daugiau. Kodėl vaizdai tokie vertingi?
Viena iš priežasčių, kodėl vaizdai yra tokie vertingi, yra ta, kad mokslininkai padarė didelę pažangą vaizdų apdorojimo srityje. Be to, jie taip pat padarė pažangą padėdami mašinoms nustatyti rezultatus pagal tai, kas paveikslėlyje.
Pvz., Kiekvienas, girdėjęs apie gilius užsispyrusius tinklus, turinčius tiek generatyvinį, tiek diskriminacinį variklį, šiek tiek supranta, kaip kompiuteriai gali skaityti ir suprasti vaizdinius duomenis ir vaizdus. Jie neskaito vaizdo elementų, kaip buvo įpratę - jie iš tikrųjų „mato“ vaizdą ir identifikuoja komponentus. Pvz., Pagalvokite apie „Facebook“ veido atpažinimą - kompiuteris sužino, kaip atrodote, ir atpažįsta jus nuotraukose, taip pat ir aplinkinius. Tai dažnai tampa įmanoma sujungiant daugybę vaizdų ir pasikartojančius mokymus, kurie sudaro mašininio mokymosi projekto pagrindą.
Suinteresuotosioms šalims nustačius planą ir koncepciją, išnagrinėjus ir surinkus visus susijusius vaizdus ir sudėjus juos į mašininio mokymosi algoritmus, jie gali panaudoti didžiulę dirbtinio intelekto galią verslo procesams vykdyti.
Bendrovė gali nusiųsti žiniatinklio skaitytuvą į internetą ieškodama nuotraukų, kuriose gali būti konkretus klientas, kad sukurtų failą, kuriame būtų parodytas kliento tapatumas ir jo pasirinkimai bei tendencijos. Bendrovė gali naudoti šią informaciją net automatizuoti tiesioginį paštą ar kitą tiesioginę rinkodarą. Kai pradedate galvoti apie tai taip, nesunku pastebėti, kaip tą vaizdo atpažinimo ir atpažinimo procesą galima susieti su visokiomis funkcijomis, kurios leis kompiuteriams atlikti tiek daug dalykų, kuriuos žmonės įpratę daryti dėl visų kitų. mūsų užfiksuota istorija. Žvelgiant į klientų tyrimų pavyzdį, naudojant aukščiau išvardytas konfigūracijos rūšis, žmonėms iš viso nereikia dalyvauti: kompiuteris gali „išeiti į internetą“ ir pranešti savo savininkams ar duomenų turėtojams.
Visiems, norintiems pasinerti į giluminius mašininio mokymosi vandenis, masinių vaizdų duomenų gavybos sąvokos supratimas yra geras pirmas žingsnis siekiant panaudoti mašininio mokymosi galią ir išsiaiškinti, kaip ją panaudoti įmonei.
