Q:
Mengapa sejumlah besar file gambar penting bagi banyak proyek pembelajaran mesin?
SEBUAH:Bagi perusahaan yang ingin terlibat dalam investasi pembelajaran mesin (ML) pertama mereka, keseluruhan prosesnya bisa terasa sedikit samar dan esoteris. Bagi banyak orang, sangat sulit untuk memvisualisasikan bagaimana pembelajaran mesin benar-benar bekerja, dan apa yang akan dilakukan untuk bisnis.
Dalam beberapa kasus, seseorang yang meneliti pembelajaran mesin dapat memiliki pencerahan yang cukup ketika mereka mempertimbangkan mengapa sejumlah besar file gambar, dikumpulkan ke dalam wadah digital yang rapi, sangat penting untuk proyek ML. Itu karena konsep "file gambar" membantu memvisualisasikan ML. Memikirkan hal ini memungkinkan kita untuk memahami lebih lanjut tentang bagaimana teknologi semacam ini akan diterapkan pada dunia kita segera.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Jawaban singkatnya adalah bahwa sejumlah besar file gambar ini penting untuk pembelajaran mesin karena mereka mewakili set pelatihan - set data awal yang harus dikerjakan oleh komputer saat ia belajar. Tetapi ada sedikit lebih dari itu. Mengapa gambar sangat berharga?
Salah satu alasan mengapa gambar sangat berharga adalah karena para ilmuwan telah membuat banyak kemajuan dalam pemrosesan gambar. Namun lebih dari itu, mereka juga membuat kemajuan dalam membantu mesin mengidentifikasi hasil berdasarkan apa yang ada dalam gambar.
Misalnya, siapa pun yang telah mendengar tentang jaringan keras kepala yang dalam dengan mesin generatif dan diskriminatif memahami sedikit tentang bagaimana komputer dapat membaca dan memahami data dan gambar visual. Mereka tidak membaca piksel seperti biasanya - mereka sebenarnya "melihat" gambar dan mengidentifikasi komponen. Misalnya, pikirkan pengenalan wajah Facebook - komputer mempelajari seperti apa penampilan Anda, dan mengidentifikasi Anda dalam gambar - serta yang ada di sekitar Anda. Ini sering dimungkinkan melalui agregasi dari banyak gambar dan pelatihan berulang yang membentuk dasar untuk proyek pembelajaran mesin.
Ketika para pemangku kepentingan telah mengidentifikasi rencana dan konsep, dan keluar dan mengumpulkan semua gambar yang relevan, dan memasukkannya ke dalam algoritma pembelajaran mesin, mereka dapat memanfaatkan kekuatan besar kecerdasan buatan untuk menjalankan proses bisnis.
Perusahaan mungkin mengirim perayap web ke internet untuk mencari gambar yang mungkin berisi pelanggan tertentu, untuk membuat file yang menunjukkan identitas pelanggan serta preferensi dan kecenderungannya. Perusahaan bahkan mungkin menggunakan informasi ini untuk mengotomatisasi surat langsung atau pemasaran langsung lainnya. Ketika Anda mulai berpikir tentang hal ini seperti ini, mudah untuk melihat bagaimana proses pengenalan dan identifikasi gambar dapat dikaitkan dengan semua jenis fungsi yang akan memungkinkan komputer melakukan begitu banyak hal yang biasa dilakukan manusia untuk semua catatan sejarah kita. Mengambil contoh penelitian pelanggan, dengan jenis pengaturan di atas, manusia tidak harus terlibat sama sekali: komputer dapat "keluar di web" dan melaporkan kembali ke pemiliknya atau pemegang data.
Bagi siapa pun yang terlibat dalam mengarungi perairan dalam pembelajaran mesin, memahami konsep penambangan data gambar massal memberikan langkah pertama yang baik dalam peta jalan untuk memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin dan mencari tahu bagaimana menggunakannya untuk menguntungkan perusahaan.
