K:
Miért fontos számos képfájl sok gépi tanulási projektben?
A:Azoknak a cégeknek, amelyek be akarnak vonulni az első gépi tanulási (ML) beruházásokba, az egész folyamat kissé rejtélyes és ezoterikusnak tűnik. Sok ember számára nagyon nehéz elképzelni, hogy a gépi tanulás valójában hogyan működik, és pontosan mit fog tenni egy vállalkozás számára.
Bizonyos esetekben a gépi tanulást kutató személyeknek meglehetősen epipánia lehet, amikor úgy gondolják, hogy miért olyan nagyszámú képfájlok, amelyek szépen digitális tárolókba vannak gyűjtve, olyan fontosak az ML projekteknél. Ennek oka az, hogy a "képfájl" koncepció segít az ML megjelenítésében. Erre gondolkodva többet megérthetünk arról, hogy ezeket a technológiákat milyen hamarosan alkalmazzák világunkban.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
A rövid válasz az, hogy ezek a nagyszámú képfájlok fontosak a gépi tanulásban, mivel képzési készleteket képviselnek - azoknak a kezdeti adatoknak a készleteit, amelyeken a számítógépnek meg kell tanulnia. De van itt egy kicsit több. Miért annyira értékes a képek?
Az egyik ok, amiért a képek annyira értékesek, hogy a tudósok nagy előrelépést tett a képfeldolgozás területén. De ezen túlmenően előrelépést jelentettek abban is, hogy segítenek a gépeknek az eredmények azonosításában a kép alapján.
Például bárki, aki hallott a mély makacs hálózatokról, mind generációs, mind diszkriminatív motorokkal, megérti egy kicsit arról, hogy a számítógépek hogyan képesek olvasni és megérteni a vizuális adatokat és képeket. Nem olvassa el a képpontokat, mint régen - valójában "látják" a képet és azonosítják az összetevőket. Gondolj például a Facebook arcfelismerésére - a számítógép megtanulja, hogy néz ki, és képeken azonosítja Önt, valamint a körülvevőket. Ez gyakran számos kép összesítésével és iteratív képzéssel válik lehetővé, amelyek képezik a gépi tanulási projekt alapját.
Amikor az érdekelt felek meghatározták a tervet és a koncepciót, és kigyűjtötték és összegyűjtötték az összes releváns képet, és beillesztették őket a gépi tanulási algoritmusokba, felhasználhatják a mesterséges intelligencia hatalmas erejét az üzleti folyamatok futtatásához.
A társaság elküldhet egy webrobotot az interneten olyan képeket keresve, amelyek tartalmazhatnak egy adott ügyfelet, hogy készítsen egy fájlt, amely megmutatja az ügyfél személyazonosságát, preferenciáit és tendenciáit. A vállalat ezeket az információkat akár a közvetlen levél, akár más közvetlen marketing automatizálására is felhasználhatja. Amikor így gondolkodni kezd, könnyű belátni, hogy a képfelismerés és azonosítás folyamata hogyan kapcsolható össze mindenféle funkcionalitással, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy olyan sok dolgot elvégezzenek, amit az emberek már szoktak. rögzített történelemünk. Az ügyfelek kutatásának példáját tekintve, a fenti típusú beállításokkal az embereket egyáltalán nem kell bevonni: a számítógép "kijönhet az interneten", és jelentést tesz a tulajdonosának vagy az adatok birtokosának.
Mindenkinek, aki részt vesz a gépi tanulás mély vizeiben, a tömeges képadat-bányászat fogalmának megértése jó első lépést jelent a gépi tanulási képesség kiaknázásának ütemtervében, és kitalálhatja, hogyan lehet azt a vállalkozás javára felhasználni.
