K:
Miksi valtavat määrät kuvatiedostoja ovat tärkeitä monille koneoppimisprojekteille?
V:Yrityksille, jotka haluavat osallistua ensimmäisiin koneoppimisinvestointeihinsa (ML), koko prosessi voi tuntua hieman salaperäiseltä ja esoteeriseltä. Monille ihmisille on todella vaikea visualisoida kuinka koneoppiminen todella toimii ja mitä se aikoo tehdä yritykselle.
Joissain tapauksissa joku, joka tutkii koneoppimista, voi saada melko loppuvuoden, kun he ajattelevat, miksi suuret määrät kuvatiedostoja, jotka on kerätty siistiihin digitaalisiin säilöihin, ovat niin tärkeitä ML-hankkeille. Tämä johtuu siitä, että "kuvatiedosto" -konsepti auttaa visualisoimaan ML. Tämän ajatteleminen antaa meille mahdollisuuden ymmärtää enemmän siitä, kuinka tällaisia tekniikoita sovelletaan pian maailmaan.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Lyhyt vastaus on, että nämä suuret kuvatiedostot ovat tärkeitä koneoppimiselle, koska ne edustavat harjoitusryhmiä - perustietoja, joiden kanssa tietokoneen on työskenneltävä oppiessaan. Mutta siihen on vähän enemmän. Miksi kuvat ovat niin arvokkaita?
Yksi syy siihen, että kuvat ovat niin arvokkaita, on, että tutkijat ovat edistyneet kuvankäsittelyssä paljon. Mutta sen lisäksi, he ovat myös edistyneet auttamalla koneita tunnistamaan tulokset kuvan perusteella.
Esimerkiksi kuka tahansa, joka on kuullut syvistä itsepäisistä verkoista, joissa on sekä generatiivisia että syrjiviä moottoreita, ymmärtää vähän siitä, kuinka tietokoneet voivat lukea ja ymmärtää visuaalista tietoa ja kuvia. He eivät luke pikseliä kuten aiemmin - he todella "näkevät" kuvan ja tunnistavat komponentit. Ajattele esimerkiksi Facebookin kasvojentunnistusta - tietokone oppii miltä näytät ja tunnistaa sinut kuvissa - sekä ympärilläsi olevat. Tämä on usein mahdollista monien kuvien yhdistämisen ja iteratiivisen koulutuksen avulla, jotka muodostavat perustan koneoppimisprojektille.
Kun sidosryhmät ovat yksilöineet suunnitelman ja konseptin, menneet ulos ja keränneet kaikki merkitykselliset kuvat ja asettaneet ne koneoppimisalgoritmeihin, he voivat hyödyntää keinotekoisen älykkyyden valtavan voiman liiketoimintaprosessien ohjaamiseksi.
Yritys saattaa lähettää Internet-indeksointirobotin Internetiin etsimässä kuvia, jotka saattavat sisältää tietyn asiakkaan, rakentaaksesi tiedoston, joka osoittaa asiakkaan henkilöllisyyden ja hänen mieltymyksensä ja taipumuksensa. Yritys saattaa jopa käyttää näitä tietoja suoramainonnan tai muun suoramarkkinoinnin automatisoimiseen. Kun alkaa miettiä tätä näin, on helppo nähdä, kuinka juuri tämä kuvan tunnistamisen ja tunnistamisen prosessi voidaan liittää kaikenlaisiin toimintoihin, jotka antavat tietokoneiden tehdä niin monia asioita, joita ihmiset ovat tottuneet tekemään kaikille tallennettua historiaamme. Esimerkiksi asiakastutkimuksesta, kun yllä mainitut asetukset ovat tyyppejä, ihmisten ei tarvitse olla ollenkaan mukana: tietokone voi "lähteä verkkoon" ja raportoida takaisin omistajilleen tai tietojen haltijoille.
Kaikille, jotka ovat mukana hieronnassa koneoppimisen syviin vesiin, massikuvien tietojen louhinnan käsitteen ymmärtäminen on hyvä ensimmäinen askel etenemissuunnitelmassa koneoppimisvoiman hyödyntämiseksi ja selvittämiseksi, kuinka sitä käyttää yrityksen hyödyksi.
