Google Cloud AutoML Vision
Pelajari cara menyiapkan AutoML Vision untuk mempersiapkan latihan kursus
Mengklasifikasikan gambar dengan Pembelajaran Mesin
As mentioned in the previous lesson, Texty used two different algorithms in the production of Leprosy of the Land.
Setelah algoritme pertama memungkinkan mereka untuk membagi bagian citra satelit hutan Ukraina menjadi subbagian yang seragam secara visual, mereka memerlukan algoritme kedua yang dapat mengidentifikasi bagian citra satelit mana saja yang paling mirip dengan contoh citra penambangan ambar yang ada. Yang dibutuhkan adalah apa yang disebut "pengklasifikasi khusus".
Menggunakan contoh berlabel untuk belajar
Pengklasifikasi khusus adalah jenis model pembelajaran mesin yang dapat Anda terapkan ketika kasus penggunaan mengharuskan untuk Anda menerapkan label yang telah ditentukan sebelumnya dalam mengklasifikasikan set data gambar yang ingin diselidiki.
Dalam kasus kita, label yang telah ditentukan sebelumnya itu sederhana: "YA: gambar ini menyertakan elemen visual yang konsisten dengan pola yang biasanya menunjukkan aktivitas penambangan ambar" dan "TIDAK: gambar ini tidak menyertakan elemen visual yang menunjukkan aktivitas penambangan ambar".
Google Cloud AutoML Vision memungkinkan kita untuk hanya melakukan hal itu. Kita akan belajar cara menggunakannya untuk melakukan pembelajaran yang diawasi, artinya kita akan melatih model pembelajaran mesin untuk menerapkan label YA dan TIDAK yang sesuai ke set data gambar yang akan kita jadikan umpan.
Memilih algoritma
Seperti yang dikatakan Jeremy Merrill dari Quartz AI Studio dalam Kursus Singkatnya dalam Mengklasifikasikan Teks dengan Pembelajaran Mesin, "untuk tujuan Anda sebagai jurnalis – algoritme mana pun yang Anda pilih tidak masalah, selama Anda memilih jenis algoritme yang melakukan hal-hal yang tepat."
AutoML Vision bukan satu-satunya alat yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan yang kita inginkan. Sebenarnya, itu bukan algoritma yang digunakan Texty selama penyelidikan mereka. Alasan mengapa kita menggunakan AutoML Vision dalam kursus ini adalah aksesibilitasnya: Anda tidak perlu memiliki keahlian coding apa pun untuk mempelajari cara kerjanya dan untuk melatih model berperforma tinggi pada data.
If you do have coding skills already and you want to dig deeper, have a look at fast.ai's Practical Deep Learning for Coders.
Menyiapkan akun Google Cloud Anda
Untuk menggunakan AutoML Vision, Anda harus mendaftar ke akun Google Cloud. Setelah mendaftar, Anda akan diberikan kredit $300 untuk memulai eksperimen Anda. Setiap latihan dalam melatih model pembelajaran mesin, seperti yang akan kita lakukan di kursus ini, biayanya sekitar $20. Ikuti panduan langkah demi langkah ini::
Klik "Coba Gratis" di bawah "Memulai Google Cloud Platform" dan ikuti petunjuk untuk membuat akun.
Saat Anda telah membuat akun, buka menu navigasi di sisi kiri halaman dan gulir ke paling bawah untuk menemukan "Visi" di bagian "Kecerdasan Buatan". Klik "Dasbor".
Anda sekarang telah mengakses ruang kerja Anda, yang menampilkan alat "Visi" Google Cloud, termasuk yang akan kita gunakan: "Klasifikasi Gambar". Klik "Set Data" di menu navigasi di sebelah kiri.
Selanjutnya, klik "Aktifkan AutoML API". Proses ini mungkin memakan waktu beberapa detik. Kemudian, klik "Memulai".
Pada titik ini, Anda akan melihat sebagian besar layar kosong karena Anda belum memperbarui set data apa pun. Inilah yang akan kita lakukan di pelajaran selanjutnya.
Bergerak maju
Kini Anda siap untuk menggunakan AutoML Vision. Di sisa kursus, kita akan belajar cara menggunakannya untuk mencapai hasil yang diinginkan: melatih model pembelajaran mesin untuk mengenali penambangan ambar ilegal.
Texty dan JournalismAI bermitra dalam produksi kursus ini. Berkat kemitraan ini, kita dapat menggunakan sampel dari citra satelit aktual yang digunakan oleh Texty saat menyelidiki Leprosy of the Land.
Before we move forward, make sure to check the other AI and machine learning products offered by Google Cloud, including Natural Language, Translation, Speech-to-Text and Text-to-Speech, and much more.
-
Project Shield: Berlindung dari sensor digital.
PelajaranAlat gratis untuk melindungi situs Anda dari serangan Distributed Denial of Service (DDoS). -
Verifikasi 2 Langkah: Keamanan lebih kuat untuk akun Google Anda.
PelajaranTambahkan lapisan perlindungan ekstra di luar kata sandi Anda. -
How to make a good Web Story
PelajaranCreating a strong, compelling Web Story is as easy as creating an article or a video, and the interactive nature of Web Stories plays to the rapidly shifting desires and demands of online audiences.