V:
Zakaj je za številne projekte strojnega učenja pomembno število slikovnih datotek?
A:Za podjetja, ki se želijo vključiti v svoje naložbe v prvo strojno učenje (ML), se lahko celoten postopek zdi nekoliko skrivnosten in ezoteričen. Marsikomu je res težko predstaviti, kako strojno učenje dejansko deluje in kaj točno bo posel.
V nekaterih primerih ima nekdo, ki raziskuje strojno učenje, dokaj moteno, ko razmisli, zakaj je veliko število slikovnih datotek, zbranih v čiste digitalne vsebnike, tako pomembno za projekte ML. To je zato, ker koncept "slikovne datoteke" pomaga pri vizualizaciji ML. Če pomislimo na to, nam lahko razumemo več o tem, kako se bodo te vrste tehnologij kmalu uporabile v našem svetu.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Kratek odgovor je, da je to veliko število slikovnih datotek pomembno za strojno učenje, saj predstavljajo učne sklope - nabor začetnih podatkov, ki jih mora računalnik delati, ko se uči. Vendar je do tega malo več. Zakaj so slike tako dragocene?
Eden od razlogov, da so slike tako dragocene, je, da so znanstveniki zelo napredovali pri obdelavi slik. Toda poleg tega so napredovali tudi pri tem, da so pomagali strojem pri ugotavljanju rezultatov na podlagi slike.
Na primer, vsak, ki je slišal za globoko trdovratna omrežja tako z generativnimi kot z diskriminacijskimi motorji, nekoliko razume, kako lahko računalniki berejo in razumejo vizualne podatke in slike. Ne berejo slikovnih pik kot nekoč - dejansko "vidijo" sliko in identificirajo komponente. Na primer, pomislite na Facebookovo prepoznavanje obrazov - računalnik se nauči, kako izgledate, in vas prepozna na slikah - kot tudi tiste okoli vas. To je pogosto mogoče z združevanjem številnih slik in iterativnim treningom, ki je osnova za projekt strojnega učenja.
Ko zainteresirane strani opredelijo načrt in koncept ter odidejo in zberejo vse ustrezne slike in jih vnesejo v algoritme strojnega učenja, lahko uporabijo neizmerno moč umetne inteligence za vodenje poslovnih procesov.
Podjetje lahko pošlje spletnega pajka na internet, ki išče slike, ki lahko vsebujejo določeno stranko, da ustvari datoteko, ki prikazuje identiteto stranke in njegove želje in nagnjenja. Podjetje lahko te podatke celo uporabi za avtomatizacijo direktne pošte ali drugega neposrednega trženja. Ko začnete tako razmišljati, je enostavno videti, kako je mogoče samo ta postopek prepoznavanja in prepoznavanja slik povezati z vsemi različnimi funkcionalnostmi, ki računalnikom omogočajo toliko stvari, ki so jih ljudje vajeni delati za vse naša zapisana zgodovina. Če vzamemo primer raziskovanja strank, pri zgoraj omenjenih vrstah namestitve ljudem sploh ni treba sodelovati: računalnik lahko "izide po spletu" in poroča svojim lastnikom ali imetnikom podatkov.
Za vsakogar, ki sodeluje pri vdiranju v globoke vode strojnega učenja, razumevanje koncepta množičnega pridobivanja podatkov o slikah predstavlja dober prvi korak v načrtu, kako izkoristiti strojno učno moč in ugotoviti, kako ga uporabiti za koristi podjetju.
