큐:
많은 머신 러닝 프로젝트에서 수많은 이미지 파일이 중요한 이유는 무엇입니까?
ㅏ:최초의 머신 러닝 (ML) 투자에 참여하고자하는 회사의 경우 전체 프로세스가 다소 복잡하고 난해한 것처럼 보일 수 있습니다. 많은 사람들에게 머신 러닝의 실제 작동 방식과 비즈니스에서 수행 할 작업을 정확하게 시각화하는 것은 매우 어렵습니다.
기계 학습을 연구하는 사람이 많은 수의 이미지 파일이 깔끔한 디지털 컨테이너로 수집되어 ML 프로젝트에 왜 중요한지를 고려할 때 상당한 발전을 이룰 수 있습니다. "이미지 파일"개념이 ML을 시각화하는 데 도움이되기 때문입니다. 이것에 대해 생각하면 이런 종류의 기술이 세상에 어떻게 적용 될지 더 잘 이해할 수 있습니다.
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짧은 대답은 이러한 많은 수의 이미지 파일은 컴퓨터가 학습하면서 작업해야하는 초기 데이터 세트 인 훈련 세트를 나타 내기 때문에 기계 학습에 중요하다는 것입니다. 그러나 그것보다 조금 더 있습니다. 이미지가 왜 그렇게 가치가 있습니까?
이미지가 매우 가치있는 한 가지 이유는 과학자들이 이미지 처리에서 많은 진전을이 뤘기 때문입니다. 그러나 그 이상으로 그들은 기계가 그림에있는 것을 기반으로 결과를 식별하도록 돕는데도 진전을 보였습니다.
예를 들어, 생성 엔진과 차별 엔진이 모두 포함 된 심층적 인 네트워크에 대해 들어 본 사람이라면 컴퓨터가 시각적 데이터와 이미지를 읽고 이해할 수있는 방법에 대해 약간 이해합니다. 예전처럼 픽셀을 읽지 않고 실제로 이미지를보고 구성 요소를 식별합니다. 예를 들어, 컴퓨터가 여러분의 모습을 배우고 사진 속의 당신을 식별하는 Facebook의 안면 인식을 생각해보십시오. 이것은 종종 머신 러닝 프로젝트의 기초를 형성하는 많은 이미지와 반복 교육의 집합을 통해 가능합니다.
이해 관계자가 계획과 개념을 식별하고 관련있는 모든 이미지를 가져 와서 수집하고이를 기계 학습 알고리즘에 넣었을 때, 인공 지능의 엄청난 힘을 활용하여 비즈니스 프로세스를 실행할 수 있습니다.
회사는 웹 크롤러를 인터넷으로 보내 특정 고객을 포함 할 수있는 사진을 찾아 고객의 신원과 선호도 및 경향을 보여주는 파일을 만들 수 있습니다. 회사는이 정보를 사용하여 다이렉트 메일 또는 기타 다이렉트 마케팅을 자동화 할 수도 있습니다. 이런 식으로 생각하기 시작하면, 그 이미지 인식 및 식별 프로세스가 어떻게 모든 종류의 기능에 연결될 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 우리의 기록 된 역사. 위와 같은 유형의 설정으로 고객 조사의 예를 들자면 인간은 전혀 관여 할 필요가 없습니다. 컴퓨터가 "웹에 나가서"소유자 나 데이터 소유자에게 다시보고 할 수 있습니다.
머신 러닝의 심해에 빠져있는 사람이라면 누구나 대량 이미지 데이터 마이닝 개념을 이해하면 머신 러닝의 힘을 활용하고 엔터프라이즈에 이익을주기 위해이를 활용하는 방법을 파악하는 로드맵에서 좋은 첫 단계를 얻을 수 있습니다.
