Informazioni sulla classificazione
È possibile usare la tecnica di apprendimento automatico della classificazione per prevedere la categoria, o la classe , a cui appartiene un elemento. I modelli di Machine Learning di classificazione usano un set di input, chiamato caratteristiche, per calcolare un punteggio di probabilità per ogni classe possibile e prevedere un'etichetta che indichi la classe a cui è più probabile che appartenga un oggetto.
Le caratteristiche di un fiore, ad esempio, possono includere le misurazioni dei petali, del gambo, dei sepali e di altre caratteristiche quantificabili. È possibile eseguire il training di un modello di Machine Learning applicando un algoritmo a queste misurazioni che calcoli la specie più probabile del fiore, ovvero la relativa classe.
Informazioni sulla classificazione immagini
La classificazione delle immagini è una tecnica di apprendimento automatico in cui l'oggetto che viene classificato è un'immagine, ad esempio una foto.
Per creare un modello di classificazione immagini, sono necessari dati costituiti dalle caratteristiche e dalle relative etichette. I dati esistenti sono costituiti da un set di immagini suddivise in categorie. Le immagini digitali sono costituite da una matrice di valori in pixel e vengono usate come caratteristiche per il training del modello in base alle classi di immagini note.
Il training del modello consiste nell'abbinare le sequenze presenti nei valori dei pixel a un set di etichette di classe. Dopo aver eseguito il training del modello, è possibile usare il modello con nuovi set di caratteristiche per la previsione dei valori di etichetta sconosciuti.
Servizio Visione personalizzata di Azure
La maggior parte delle moderne soluzioni di classificazione delle immagini è basata su tecniche di Deep Learning che usano le reti neurali convoluzionali (CNN) per individuare i criteri nei pixel corrispondenti a determinate classi. Il training di una CNN efficace è un'attività complessa che richiede notevoli competenze nei campi della data science e dell'apprendimento automatico.
Le tecniche più comunemente usate per il training dei modelli di classificazione immagini sono state incapsulate nel servizio Visione personalizzata di Azure AI in Microsoft Azure. In questo modo, il training dei modelli e la loro pubblicazione come servizi software risultano semplificati e richiedono conoscenze minime delle tecniche di Deep Learning. È possibile usare il servizio Visione personalizzata di Azure AI per eseguire il training dei modelli di classificazione delle immagini e distribuirli come servizi che verranno usati dalle applicazioni.