J:
Kāpēc milzīgam skaitam attēlu failu ir svarīgi daudziem mašīnmācīšanās projektiem?
A:Uzņēmumiem, kuri vēlas iesaistīties savās pirmajās mašīnmācības (ML) investīcijās, viss process var šķist nedaudz noslēpumains un ezotērisks. Daudziem cilvēkiem ir patiešām grūti iztēloties, kā mašīnu mācīšana faktiski darbojas un tieši to, ko tā darīs biznesam.
Dažos gadījumos kādam, kurš pēta mašīnmācību, var būt diezgan laba epifānija, apsverot, kāpēc liels skaits attēlu failu, kas savākti glītos digitālos konteineros, ir tik svarīgi ML projektiem. Tas ir tāpēc, ka "attēla faila" jēdziens palīdz vizualizēt ML. Domājot par to, mēs varam vairāk izprast, kā šāda veida tehnoloģijas ļoti drīz tiks piemērotas mūsu pasaulei.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Īsā atbilde ir tāda, ka šie lielie attēlu failu skaits ir svarīgi mašīnmācībai, jo tie attēlo apmācību kopas - sākotnējo datu kopas, kurām datoram jādarbojas, mācoties. Bet tajā ir nedaudz vairāk. Kāpēc attēli ir tik vērtīgi?
Viens no iemesliem, kāpēc attēli ir tik vērtīgi, ir tas, ka zinātnieki ir daudz progresējuši attēlu apstrādē. Turklāt viņi ir arī guvuši panākumus, palīdzot mašīnām noteikt rezultātus, pamatojoties uz to, kas ir attēlā.
Piemēram, ikviens, kurš ir dzirdējis par dziļiem spītīgiem tīkliem ar gan ģeneratīvo, gan diskriminējošo motoru, nedaudz saprot, kā datori var nolasīt un saprast vizuālos datus un attēlus. Viņi nelasa pikseļus tāpat kā agrāk - viņi faktiski "redz" attēlu un identificē komponentus. Piemēram, padomājiet par Facebook sejas atpazīšanu - dators uzzina, kā jūs izskatās, un identificē jūs attēlos, kā arī apkārtējos. Tas bieži vien ir iespējams, apvienojot daudzus attēlus un atkārtojot apmācību, kas ir pamatā mašīnmācīšanās projektam.
Kad ieinteresētās personas ir identificējušas plānu un koncepciju, kā arī izgājušas un apkopojušas visus atbilstošos attēlus un ievietojušas tos mašīnmācīšanās algoritmos, viņi var izmantot mākslīgā intelekta milzīgo spēku biznesa procesu vadīšanai.
Uzņēmums, iespējams, internetā nosūtīs tīmekļa kāpurķēžu, meklējot attēlus, kuros varētu būt noteikts klients, lai izveidotu failu, kurā parādīta klienta identitāte un viņa / viņas vēlmes un tendences. Uzņēmums varētu pat izmantot šo informāciju, lai automatizētu tiešo pastu vai citu tiešo mārketingu. Kad sākat domāt par to šādi, ir viegli saprast, kā tieši šo attēla atpazīšanas un identifikācijas procesu var saistīt ar visa veida funkcionalitāti, kas datoriem ļaus izdarīt tik daudz lietu, ko cilvēki ir pieraduši darīt visu mūsu ierakstītā vēsture. Izmantojot klientu izpētes piemēru, izmantojot iepriekšminētos iestatījumu veidus, cilvēkiem nemaz nav jābūt iesaistītiem: dators var “iziet tīmeklī” un ziņot tā īpašniekiem vai datu īpašniekiem.
Ikvienam, kurš ir iesaistījies mašīnmācības dziļajos ūdeņos, masu attēlu datu ieguves jēdziena izpratne ir labs pirmais solis ceļa kartē, kā izmantot mašīnmācīšanās jaudu un izdomāt, kā to izmantot uzņēmuma labā.
