Aprofunda\u021bi lectura Vertex AI:<\/p>\n\n\n\n
- Vertex AI, o solu\u021bie end-to-end pentru construirea \u0219i implementarea modelelor de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103<\/mark><\/strong><\/a><\/li><\/ul>\n\n\n\n
AutoML Vision<\/h2>\n\n\n\n
Aceast\u0103 solu\u021bie v\u0103 permite s\u0103 antrena\u021bi modele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pentru a clasifica imaginile \u00een func\u021bie de mii de etichete predefinite.<\/strong> Cu AutoML Vision, pute\u021bi antrena modele pe baza imaginilor etichetate \u0219i pute\u021bi evalua acurate\u021bea etichetelor atribuite.<\/p>\n\n\n\n
Scopul final este de acela de a crea registre de modele antrenate care pot fi accesate prin interfa\u021ba AutoML API.<\/p>\n\n\n\n
Una dintre cele mai cunoscute aplica\u021bii ale AutoML Vision este analizarea inteligent\u0103 a imaginilor \u00een cazul \u00eenregistr\u0103rilor de securitate. <\/p>\n\n\n\n
Aplica\u021bii practice ale AutoML Vision \u2013 inspec\u021bii la turbinele eoliene<\/h3>\n\n\n\n
AutoML Vision este un instrument care permite companiilor s\u0103 economiseasc\u0103 timp \u0219i bani. Un astfel de exemplu este AES, un distribuitor de energie regenerabil\u0103 care opereaz\u0103 \u00een 15 \u021b\u0103ri. AES de\u021bine opt parcuri eoliene, fiecare echipat cu de la 50 \u0219i p\u00e2n\u0103 la 300 de turbine.<\/p>\n\n\n\n
Aceste dispozitive necesit\u0103 inspec\u021bii tehnice regulate. Inspec\u021biile tradi\u021bionale se pot \u00eentinde chiar p\u00e2n\u0103 la dou\u0103 s\u0103pt\u0103m\u00e2ni pentru fiecare parc eolian. AES a decis s\u0103 externalizeze inspec\u021biile c\u0103tre o companie specializat\u0103 care folose\u0219te drone. A redus astfel timpul acestor inspec\u021bii la doar dou\u0103 zile.<\/p>\n\n\n\n
\u00cen timpul unui audit sunt realizate p\u00e2n\u0103 la 30.000 de fotografii. Acestea trebuie apoi monitorizate pentru a verifica eventualele fisuri pe suprafa\u021ba turbinelor eoliene. \u00cenainte de a utiliza modelele AutoML Vision, \u00eentreaga sarcin\u0103 a verific\u0103rii a revenit inginerilor califica\u021bi. Ace\u0219tia aveau nevoie de chiar \u0219i patru s\u0103pt\u0103m\u00e2ni pentru a revizui imaginile. Prin antrenarea unui model, serviciul Google Cloud le-a permis s\u0103 reduc\u0103 acel timp la jum\u0103tate, l\u0103s\u00e2nd doar 15.000 de fotografii pentru aprobarea manual\u0103.<\/p>\n\n\n\n
Cum func\u021bioneaz\u0103 AutoML Vision?<\/h2>\n\n\n\n
Fluxul de lucru \u00een AutoML Vision const\u0103 \u00een \u0219ase etape:<\/p>\n\n\n\n
- Preg\u0103tirea datelor.<\/strong><\/li>
- Crearea unui set de date \u0219i importarea imaginilor. <\/strong><\/li>
- Antrenarea modelului. <\/strong><\/li>
- Evaluarea modelului. <\/strong><\/li>
- Ob\u021binerea de previziuni.<\/strong><\/li>
- Interpretarea rezultatelor.<\/strong><\/li><\/ul>\n\n\n\n
AutoML Vision lucreaz\u0103 cu patru tipuri de date: imagini, videoclipuri, text \u0219i date tabulare. Acestea se num\u0103r\u0103 printre solu\u021biile ready-made. Dar dac\u0103 niciunul dintre acestea nu \u00eendepline\u0219te cerin\u021bele proiectului dvs., pute\u021bi crea un model propriu, adaptat pentru antrenarea modelelor personalizate \u00een Vertex AI. Pute\u021bi configura resursele de calcul dup\u0103 cum este necesar pentru instruirea ML, inclusiv tipul \u0219i num\u0103rul de ma\u0219ini virtuale, GPU-uri sau TPU-uri.<\/p>\n\n\n\n
API-ul Cloud Vision<\/h2>\n\n\n\n
API-ul Google Cloud Vision ofer\u0103 acces la modele avansate de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pre-instruite prin interfe\u021bele REST API \u0219i RPC API. Cu API-ul Vision, pute\u021bi eticheta imaginile \u0219i le pute\u021bi clasifica rapid \u00een milioane de categorii predefinite. Ofer\u0103 o gam\u0103 larg\u0103 de capabilit\u0103\u021bi, inclusiv detectarea obiectelor, recunoa\u0219terea textului (at\u00e2t dactilografiat, c\u00e2t \u0219i scris de m\u00e2n\u0103) \u0219i generarea de metadate de imagine.<\/p>\n\n\n\n
API-ul Cloud Vision v\u0103 permite s\u0103 lansa\u021bi \u00een doar c\u00e2teva minute aplica\u021bii pentru analiza imaginilor \u0219i video. De asemenea, permite formarea modelelor de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pentru a clasifica imaginile folosind at\u00e2t AutoML Vision, c\u00e2t \u0219i modele personalizate. Merit\u0103 remarcat\u0103 integrarea u\u0219oar\u0103 a API-ului Cloud Vision cu BigQuery \u0219i Cloud Functions, extinz\u00e2nd astfel sfera de func\u021bionalitate a serviciului.<\/p>\n\n\n\n
Cu API-ul Cloud Vision, pute\u021bi efectua o varietate de sarcini legate de analiza imaginilor, printre ele \u0219i:<\/p>\n\n\n\n
- Clasificarea imaginilor<\/strong>: API-ul poate clasifica imaginile \u00een mii de categorii predefinite, permi\u021b\u00e2nd companiilor s\u0103 eticheteze \u0219i s\u0103 organizeze automat con\u021binutul vizual pe baza con\u021binutului acestuia.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Detectarea obiectelor:<\/strong> API-ul Cloud Vision poate identifica \u0219i localiza mai multe obiecte \u00eentr-o imagine, oferind coordonate \u0219i etichete pentru fiecare obiect detectat. Acest lucru poate avea aplica\u021bii \u00een domenii precum inventariat, moderarea con\u021binutului \u0219i c\u0103utarea vizual\u0103.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Detectarea \u0219i recunoa\u0219terea fe\u021belor:<\/strong> API-ul poate detecta fe\u021be din imagini \u0219i poate oferi repere faciale, cum ar fi pozi\u021bionarea ochilor, a nasului \u0219i a gurii. \u00cen plus, companiile pot folosi capacit\u0103\u021bile de recunoa\u0219tere facial\u0103 pentru a identifica chipuri din imagini \u0219i chiar pentru a urm\u0103ri emo\u021biile utilizatorilor.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Recunoa\u0219tere optic\u0103 a caracterelor<\/strong> (OCR): API-ul Cloud Vision poate extrage text din imagini, pentru procesare ulterioar\u0103. Aceast\u0103 func\u021bionalitate este valoroas\u0103 pentru aplica\u021bii precum digitizarea documentelor, extragerea datelor din imagini \u0219i analiza automat\u0103 a textului.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Informa\u021bii despre imagine: <\/strong>API-ul poate oferi informa\u021bii despre propriet\u0103\u021bile imaginii, cum ar fi culorile dominante, orientarea imaginii \u0219i prezen\u021ba con\u021binutului explicit. Acest lucru permite companiilor s\u0103 automatizeze moderarea con\u021binutului \u0219i s\u0103 asigure conformitatea cu diferitele reguli \u0219i reglement\u0103ri.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Puterea combinat\u0103 a API-ul Vision cu AutoML Vision<\/h2>\n\n\n\n
Pentru a valorifica \u0219i mai mult puterea \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate \u0219i a inteligen\u021bei artificiale, o solu\u021bie este combinarea celor dou\u0103 servicii. Diagrama de mai jos ilustreaz\u0103 un model utilizat \u00een mod obi\u0219nuit.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/07\/Screenshot-54.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n\u00cen primul pas, utilizatorul \u00eencarc\u0103 imagini, stocate apoi \u00een Cloud Storage. De fiecare dat\u0103 c\u00e2nd este ad\u0103ugat\u0103 o nou\u0103 imagine, o notificare este trimis\u0103 c\u0103tre App Engine prin Pub\/Sub. \u00cen pasul urm\u0103tor, App Engine activeaz\u0103 API-ul de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103, lans\u00e2nd dou\u0103 solu\u021bii posibile.<\/p>\n\n\n\n
Citi\u021bi \u0219i:<\/p>\n\n\n\n
- Informa\u021bii despre imagine: <\/strong>API-ul poate oferi informa\u021bii despre propriet\u0103\u021bile imaginii, cum ar fi culorile dominante, orientarea imaginii \u0219i prezen\u021ba con\u021binutului explicit. Acest lucru permite companiilor s\u0103 automatizeze moderarea con\u021binutului \u0219i s\u0103 asigure conformitatea cu diferitele reguli \u0219i reglement\u0103ri.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Recunoa\u0219tere optic\u0103 a caracterelor<\/strong> (OCR): API-ul Cloud Vision poate extrage text din imagini, pentru procesare ulterioar\u0103. Aceast\u0103 func\u021bionalitate este valoroas\u0103 pentru aplica\u021bii precum digitizarea documentelor, extragerea datelor din imagini \u0219i analiza automat\u0103 a textului.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Detectarea \u0219i recunoa\u0219terea fe\u021belor:<\/strong> API-ul poate detecta fe\u021be din imagini \u0219i poate oferi repere faciale, cum ar fi pozi\u021bionarea ochilor, a nasului \u0219i a gurii. \u00cen plus, companiile pot folosi capacit\u0103\u021bile de recunoa\u0219tere facial\u0103 pentru a identifica chipuri din imagini \u0219i chiar pentru a urm\u0103ri emo\u021biile utilizatorilor.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Detectarea obiectelor:<\/strong> API-ul Cloud Vision poate identifica \u0219i localiza mai multe obiecte \u00eentr-o imagine, oferind coordonate \u0219i etichete pentru fiecare obiect detectat. Acest lucru poate avea aplica\u021bii \u00een domenii precum inventariat, moderarea con\u021binutului \u0219i c\u0103utarea vizual\u0103.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Crearea unui set de date \u0219i importarea imaginilor. <\/strong><\/li>
- Preg\u0103tirea datelor.<\/strong><\/li>
![](\"\/app\/uploads\/2023\/02\/FOTC-LOGO-WWW-RGB-RED-2.png\"){kind=logo}
\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n