Inhalt
Q:
Warum ist eine große Anzahl von Bilddateien für viele maschinelle Lernprojekte wichtig?
EIN:
Für Unternehmen, die sich an ihren ersten Investitionen in maschinelles Lernen (ML) beteiligen möchten, kann der gesamte Prozess etwas kryptisch und esoterisch wirken. Für viele Menschen ist es sehr schwierig, sich vorzustellen, wie maschinelles Lernen tatsächlich funktioniert und was es genau für ein Unternehmen bedeutet.
In manchen Fällen kann jemand, der sich mit maschinellem Lernen beschäftigt, eine ziemliche Offenbarung haben, wenn er bedenkt, warum eine große Anzahl von Bilddateien, die in sauberen digitalen Behältern gesammelt werden, für ML-Projekte so wichtig sind. Das liegt daran, dass das Konzept der "Bilddatei" dabei hilft, ML zu visualisieren. Wenn wir darüber nachdenken, können wir besser verstehen, wie diese Art von Technologien sehr bald auf unsere Welt angewendet werden.
Die kurze Antwort lautet, dass diese große Anzahl von Bilddateien für das maschinelle Lernen wichtig ist, da sie Trainingssätze darstellen - Sätze von Anfangsdaten, an denen der Computer beim Lernen arbeiten muss. Aber es steckt noch ein bisschen mehr dahinter. Warum sind Bilder so wertvoll?
Ein Grund, warum Bilder so wertvoll sind, besteht darin, dass Wissenschaftler bei der Bildverarbeitung große Fortschritte erzielt haben. Darüber hinaus haben sie aber auch Fortschritte gemacht, indem sie Maschinen dabei geholfen haben, Ergebnisse auf der Grundlage des Bildinhalts zu identifizieren.
Zum Beispiel versteht jeder, der von tiefen, hartnäckigen Netzwerken mit generativen und diskriminativen Engines gehört hat, ein wenig darüber, wie Computer visuelle Daten und Bilder lesen und verstehen können. Sie lesen die Pixel nicht mehr so wie früher - sie "sehen" das Bild und identifizieren Komponenten. Denken Sie zum Beispiel an die Gesichtserkennung - der Computer lernt, wie Sie aussehen, und identifiziert Sie in Bildern - sowie die Personen um Sie herum. Dies wird häufig durch die Zusammenfassung vieler Bilder und iteratives Training ermöglicht, das die Grundlage für ein maschinelles Lernprojekt bildet.
Wenn die Stakeholder einen Plan und ein Konzept identifiziert, alle relevanten Bilder gesammelt und in die Algorithmen für maschinelles Lernen aufgenommen haben, können sie die immense Kraft der künstlichen Intelligenz für die Ausführung von Geschäftsprozessen nutzen.
Ein Unternehmen kann einen Web-Crawler ins Internet schicken, der nach Bildern sucht, die einen bestimmten Kunden enthalten, um eine Datei zu erstellen, die die Identität des Kunden sowie seine Vorlieben und Tendenzen anzeigt. Das Unternehmen verwendet diese Informationen möglicherweise sogar zur Automatisierung von Direktwerbung oder anderem Direktmarketing. Wenn Sie so darüber nachdenken, ist es leicht zu erkennen, wie genau dieser Prozess der Bilderkennung und -identifizierung mit allen Arten von Funktionen verknüpft werden kann, mit denen Computer so viele Dinge erledigen können, an die der Mensch gewöhnt ist unsere aufgezeichnete Geschichte. Am Beispiel der Kundenforschung müssen bei den oben genannten Setups überhaupt keine Menschen involviert sein: Der Computer kann "ins Internet gehen" und seinen Besitzern oder Inhabern der Daten Bericht erstatten.
Für alle, die in die Tiefen des maschinellen Lernens eintauchen möchten, ist das Verständnis des Konzepts des Massen-Image-Data-Mining ein guter erster Schritt in einer Roadmap, um die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens zu nutzen und herauszufinden, wie es für ein Unternehmen von Nutzen ist.