S:
Çok sayıda görüntü dosyası birçok makine öğrenimi projesi için neden önemlidir?
A:İlk makine öğrenimi (ML) yatırımlarına katılmak isteyen şirketler için tüm süreç biraz şifreli ve ezoterik görünebilir. Birçok insan için, makine öğrenmesinin gerçekte nasıl çalıştığını ve bir işletme için tam olarak ne yapacağını görselleştirmek gerçekten zor.
Bazı durumlarda, makine öğrenmesini araştıran biri, düzgün dijital kaplarda toplanan çok sayıda görüntü dosyasının neden ML projeleri için bu kadar önemli olduğunu düşündüklerinde epifani olabilir. Çünkü "görüntü dosyası" kavramı ML'yi görselleştirmeye yardımcı olur. Bunu düşünmek, bu tür teknolojilerin çok yakında dünyamıza nasıl uygulanacağını daha iyi anlamamızı sağlar.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Kısa cevap, bu çok sayıda görüntü dosyasının makine öğrenimi için önemlidir, çünkü bunlar eğitim setlerini temsil eder - bilgisayarın öğrenirken üzerinde çalışması gereken ilk veri setleri. Ama bundan biraz daha fazlası var. Görüntüler neden bu kadar değerli?
Görüntülerin bu kadar değerli olmasının bir nedeni, bilim adamlarının görüntü işlemede çok ilerleme kaydetmesidir. Ancak bunun ötesinde, makinelerin bir resimdeki sonuçlara dayanarak sonuçları belirlemelerine yardımcı olmada da ilerleme sağladılar.
Örneğin, hem üretken hem de ayrımcı motorlara sahip derin inatçı ağları duyan herkes, bilgisayarların görsel verileri ve görüntüleri nasıl okuyabildiğini ve anlayabildiğini biraz anlar. Pikselleri eskisi gibi okumuyorlar - aslında görüntüyü "görüyorlar" ve bileşenleri tanımlıyorlar. Örneğin, Facebook'un yüz tanımayı düşünün - bilgisayar neye benzediğinizi öğrenir ve sizi resimlerde ve etrafınızdakileri tanımlar. Bu, çoğu zaman bir makine öğrenme projesinin temelini oluşturan birçok görüntünün ve yinelemeli eğitimin bir araya getirilmesiyle mümkün olur.
Paydaşlar bir plan ve kavram belirleyip ilgili tüm görüntüleri çıkardıklarında ve bunları makine öğrenme algoritmalarına koyduklarında, iş süreçlerini çalıştırmak için yapay zekanın muazzam gücünden yararlanabilirler.
Bir şirket, müşterinin kimliğini, tercihlerini ve eğilimlerini gösteren bir dosya oluşturmak için belirli bir müşteriyi içerebilecek resimler arayan bir web tarayıcısını İnternet'e gönderebilir. Şirket bu bilgileri doğrudan posta veya diğer doğrudan pazarlamayı otomatikleştirmek için bile kullanabilir. Bu şekilde düşünmeye başladığınızda, bu görüntü tanıma ve tanımlama sürecinin, bilgisayarların insanların herkes için yapmaya alıştığı birçok şeyi yapmasına izin verecek her türlü işlevselliğe nasıl bağlanabileceğini görmek kolaydır. kaydedilmiş geçmişimiz. Müşteri araştırması örneğini göz önünde bulundurarak, yukarıdaki kurulum türleriyle, insanların hiçbir şekilde yer alması gerekmez: bilgisayar "web'e çıkabilir" ve sahiplerine veya verilerin sahiplerine geri rapor verebilir.
Makine öğreniminin derin sularına dalmakla ilgilenen herkes için, kitle görüntü veri madenciliği kavramını anlamak, makine öğrenme gücünü kullanmak ve bir işletmeye fayda sağlamak için nasıl kullanılacağını bulmak için bir yol haritasında iyi bir ilk adım sağlar.
