{"id":118716,"date":"2023-07-10T10:35:32","date_gmt":"2023-07-10T08:35:32","guid":{"rendered":"https:\/\/fotc.com\/?p=118716"},"modified":"2023-07-10T10:40:01","modified_gmt":"2023-07-10T08:40:01","slug":"vision-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fotc.com\/ro\/blog\/vision-ai\/","title":{"rendered":"Vision AI: Cum s\u0103 utiliza\u021bi Cloud AutoML Vision de la Google pentru analiza de imagini?"},"content":{"rendered":"\n
Subiectul inteligen\u021bei artificiale se strecoar\u0103 tot mai des \u00een \u0219tiri \u0219i aten\u021bia media, \u00een principal datorit\u0103 ChatGPT \u0219i DALL-E. \u00cen timp ce AI bazat\u0103 pe limbaj st\u00e2rne\u0219te numeroase emo\u021bii \u0219i controverse, nu putem ignora impactul inteligen\u021bei artificiale \u00een recunoa\u0219terea imaginilor. Iar unul dintre pionierii din acest domeniu este Google \u0219i Vision AI. <\/p>\n\n\n\n
Viziunea computerizat\u0103 r\u0103m\u00e2ne un subiect foarte popular \u00een industria tehnologiei, iar principalul s\u0103u impact asupra afacerilor este atribuit \u00een primul r\u00e2nd recunoa\u0219terii imaginilor \u0219i a \u00eenregistr\u0103rilor video. Aceast\u0103 tehnologie, cunoscut\u0103 sub numele de recunoa\u0219tere a imaginilor, are capacitatea de a identifica diverse elemente, cum ar fi locuri, oameni, cl\u0103diri \u0219i obiecte din imagini \u0219i videoclipuri digitale. Prin detectarea \u0219i analizarea acestor obiecte, companiile pot introduce automatizarea \u00een anumite sarcini. Aici intr\u0103 \u00een joc API-ul Google Cloud Vision, subiectul articolului care urmeaz\u0103.<\/p>\n\n\n\n
Vision AI este o solu\u021bie bazat\u0103 pe inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 care folose\u0219te algoritmi de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 pentru a analiza \u0219i \u00een\u021belege con\u021binutul vizual la o scar\u0103 f\u0103r\u0103 precedent. Cu capacitatea de a procesa cantit\u0103\u021bi mari de imagini \u0219i videoclipuri, Vision AI ofer\u0103 companiilor oportunitatea de a aprofunda informa\u021bii, de a \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi procesul decizional \u0219i de a sus\u021bine inova\u021bia \u00een diverse industrii.<\/p>\n\n\n\n
Vision AI ofer\u0103 mai multe servicii cheie Google Cloud<\/a> care \u00eembin\u0103 capabilit\u0103\u021bi de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 (Vertex AI Vision)<\/strong> cu recunoa\u0219terea \u0219i c\u0103utarea imaginilor (Vision API, AutoML Vision)<\/strong>. S\u0103 ne concentr\u0103m pe ultimele dou\u0103 deocamdat\u0103.<\/p>\n\n\n\n Aprofunda\u021bi lectura Vertex AI:<\/p>\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 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 Fluxul de lucru \u00een AutoML Vision const\u0103 \u00een \u0219ase etape:<\/p>\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 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 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 \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 \u00cen prima solu\u021bie, API-ul Vision<\/strong> efectueaz\u0103 o recunoa\u0219tere aproximativ\u0103 a obiectelor \u0219i scenelor din fotografii. Recunoa\u0219terea etichetelor este util\u0103, permi\u021b\u00e2nd c\u0103utarea ulterioar\u0103 a anumitor elemente din imagini.<\/p>\n\n\n\n \u00cen a doua sou\u021bie, AutoML Vision <\/strong>recunoa\u0219te etichetele personalizate pe baza modelelor pre-antrenate.<\/p>\n\n\n\n \u00cen ambele cazuri, rezultatele sunt trimise \u00eenapoi la App Engine, iar utilizatorul poate g\u0103si acum imaginea dorit\u0103 pe baza cuvintelor cheie.<\/p>\n\n\n\n \u0218tim deja c\u0103 modelele de instruire pentru recunoa\u0219terea imaginilor v\u0103 salveaz\u0103 timp \u0219i v\u0103 ajut\u0103 s\u0103 face\u021bi economii semnificative de costuri. De asemenea, va influen\u021ba calitatea deciziilor de afaceri. Av\u00e2nd acces la date complete, pute\u021bi lua decizii asumate \u00een loc s\u0103 v\u0103 baza\u021bi pe exemple reprezentative estimative. Modelele sunt \u00eembun\u0103t\u0103\u021bite continuu \u0219i pot analiza nu numai obiecte specifice, ci \u0219i emo\u021bii \u0219i expresii faciale.<\/p>\n\n\n\n Datorit\u0103 instrumentelor Vision AI pentru extragerea textului (OCR) din imagini, putem crea \u0219i c\u0103uta mai rapid seturi de date. Acest lucru este valoros at\u00e2t pentru arhivare, c\u00e2t \u0219i pentru organizarea con\u021binutului.<\/p>\n\n\n Afla\u021bi cum pute\u021bi folosi Vision API \u0219i AutoML Vision \u00een proiectele de afaceri<\/p><\/div>\r\n Pentru a valorifica \u0219i mai mult poten\u021bialul instrumentelor Google Vision AI, solicita\u021bi asisten\u021b\u0103 de la un partener Google precum FOTC Rom\u00e2nia.<\/a> O simpl\u0103 discu\u021bie cu un arhitect cloud certificat v\u0103 poate ajuta s\u0103 decide\u021bi dac\u0103 un anumit instrument este potrivit pentru afacerea sau aplica\u021bia dvs. Descoperi\u021bi care sunt costurile pentru a adopta un astfel de serviciu \u0219i modalit\u0103\u021bi de optimizare a acestora al\u0103turi de FOTC.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Subiectul inteligen\u021bei artificiale se strecoar\u0103 tot mai des \u00een \u0219tiri \u0219i aten\u021bia media, \u00een principal datorit\u0103 ChatGPT \u0219i DALL-E. \u00cen timp ce AI bazat\u0103 pe limbaj st\u00e2rne\u0219te numeroase emo\u021bii \u0219i controverse, nu putem ignora impactul inteligen\u021bei artificiale \u00een recunoa\u0219terea imaginilor. Iar unul dintre pionierii din acest domeniu este Google \u0219i Vision AI. Viziunea computerizat\u0103 r\u0103m\u00e2ne … Continued<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":118717,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":5,"_editorskit_typography_data":[],"_editorskit_blocks_typography":"","_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}"},"categories":[562],"tags":[1052,1050,1051],"yoast_head":"\nAutoML Vision<\/h2>\n\n\n\n
Aplica\u021bii practice ale AutoML Vision \u2013 inspec\u021bii la turbinele eoliene<\/h3>\n\n\n\n
Cum func\u021bioneaz\u0103 AutoML Vision?<\/h2>\n\n\n\n
API-ul Cloud Vision<\/h2>\n\n\n\n
Puterea combinat\u0103 a API-ul Vision cu AutoML Vision<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure><\/div>\n\n\n\n
Beneficiile Vision AI \u00een Google Cloud<\/h2>\n\n\n\n
\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
Cum s\u0103 utiliza\u021bi AutoML Vision \u0219i Vision API \u00een practic\u0103?<\/h2>\n\n\n\n