Az AutoML Vision a Google Cloud AI egyik meghatározó szolgáltatása, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gépi tanulási modelljeiket saját képfelismerő alkalmazásokra alkalmazzák. Az AutoML Vision segítségével a felhasználók könnyedén készíthetnek és finomíthatnak képfelismerő modelleket, és alkalmazhatják azokat széles körű alkalmazási területeken.
Az AutoML Vision használatának folyamata a következő lépésekből áll:
- Adatok előkészítése és címkézése: Az AutoML Vision kezdeti lépése az adatok előkészítése és címkézése. A felhasználóknak először gyűjteniük kell a képeket, amelyeket a modell tanítására és tesztelésére kívánnak használni. Ezután címkéket kell hozzárendelni a képekhez, ami azt jelzi, hogy mi található rajtuk, például „kutya”, „macska”, „autó” stb.
- Modellkészítés: Miután az adatok előkészítve és címkézve vannak, az AutoML Vision automatikusan elkezdi a gépi tanulási modell készítését. Az eszköz különböző algoritmusokat és technikákat alkalmaz, mint például a konvolúciós neurális hálózatok, hogy megtanulja a képeken található jellemzőket és azok összefüggéseit. Az AutoML Vision az adatok címkéit is figyelembe veszi a modell pontosságának javítása érdekében.
- Modell finomítása: Az AutoML Vision lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy finomítsák a modellt a saját igényeikhez és céljaikhoz. A felhasználók validációs és teszthalmazokat használhatnak a modell teljesítményének értékeléséhez. Emellett az eszköz lehetőséget nyújt a modell finomhangolására, például a hiperparaméterek finomhangolására, hogy növelje a modell pontosságát és megbízhatóságát.
- Modell kiértékelése és előrejelzések generálása: Miután a modell elkészült, az AutoML Vision lehetőséget nyújt a felhasználók számára, hogy kiértékeljék a modell teljesítményét és generáljanak előrejelzéseket. Az eszköz számos metrikát és vizualizációs eszközt kínál a modell pontosságának, visszahívásának, precizitásának és más teljesítményjelzőinek értékeléséhez. A felhasználók szintén használhatják a modellt új képek előrejelzésére, például objektumok azonosítására vagy kategóriákba sorolására.
Az AutoML Vision segítségével a felhasználók egyszerűen létrehozhatnak és finomíthatnak képfelismerő modelleket anélkül, hogy mélyreható ismeretekkel rendelkeznének a gépi tanulás terén. A felhasználóbarát felület és az automatizált modellkészítési folyamat lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy hatékonyan használják a képfeldolgozás erejét különböző alkalmazási területeken, például az objektumok azonosításában vagy a tartalom moderálásában.
Gyakorlati példa az alkalmazására:
Vegyük például egy fiktív webáruházat, amely ruházati termékeket értékesít. Az AutoML Vision segítségével a webáruház könnyedén készíthet egyedi képfelismerő modellt, amely segít az automatikus termékfelismerésben és a tartalom moderálásában.
- Adatok előkészítése: Először is, a webáruháznak össze kell gyűjtenie és címkéznie kell a termékfotókat. Ez lehetővé teszi a modell számára, hogy tanuljon a különböző termékek jellemzőiről és azok összefüggéseiről. Például, ha a webáruház ruházati termékeket értékesít, akkor címkéket lehet hozzárendelni a képekhez, mint például „póló”, „nadrág”, „ruha” stb.
- Modellkészítés: Miután az adatok előkészítve és címkézve vannak, az AutoML Vision automatikusan elkezdi a modellkészítési folyamatot. Az eszköz algoritmusokat és neurális hálózatokat alkalmazva megtanulja a termékfotók jellemzőit és azok kapcsolatát a címkékkel. Ezáltal a modell képes lesz kategorizálni a képeket és előrejelzéseket adni az új beérkező képekre.
- Modell finomítása: A webáruház tovább finomíthatja a modellt a saját igényeinek megfelelően. Például beállíthatja a kívánt teljesítménymetrikkákat, például a pontosságot vagy a visszahívást. Emellett a modell finomhangolása segíthet a különböző termékkategóriák közötti pontosság és megbízhatóság javításában.
- Modell alkalmazása: Miután a modell elkészült és finomítva lett, a webáruház képes lesz alkalmazni azt a gyakorlatban. Például, amikor egy új termékfotó kerül feltöltésre az áruház rendszerébe, az AutoML Vision modellje automatikusan azonosítja a termék típusát és hozzárendeli a megfelelő kategóriához. Ez lehetővé teszi a termékek könnyű kereshetőségét és kategorizálását a webáruház felhasználói számára.
Ezenkívül a modellt lehet alkalmazni a tartalom moderálására is. Például, amikor a felhasználók termékfotókat feltöltenek, a modell azonosíthatja és moderálhatja a képekben található nemkívánatos tartalmakat, mint például felnőtt tartalom vagy erőszakos képek.
Ez csak egy példa arra, hogyan lehet alkalmazni az AutoML Vision szolgáltatását a gyakorlatban. Az alkalmazási területek széles skálája lehetséges, és a konkrét üzleti igényekhez igazítható.