Machine learning: classificação de imagens com Cloud AutoML Vision

Home Cloud Computing
Machine learning: classificação de imagens com Cloud AutoML Vision

Machine learning: classificação de imagens com Cloud AutoML Vision

O machine learning já faz parte da realidade das empresas em vários sentidos: com a tecnologia cada vez mais avançada, é possível criar modelos de previsão, identificação e classificação. Para isso, é preciso configurar e treinar o sistema, pois são os dados adquiridos que compõem a inteligência da máquina.

Nesse cenário, o Cloud AutoML Vision é uma interface de programação de aplicações (Application Programming Interface – API) do Google para a criação de configurações na nuvem. Quando é usada adequadamente, a ferramenta permite aproveitar o aprendizado da tecnologia na automação de etapas.

A seguir, veja como esse recurso ajuda na classificação de imagens e entenda como o machine learning é fortalecido. Boa leitura!

Por que ter um modelo de classificação?

Antes mesmo de partir para o uso da aplicação é importante entender que a categorização de imagens pode ser muito útil para o empreendimento. Ela serve, por exemplo, para fazer a gestão de fotos dos produtos. Com a etapa automática, fica mais fácil separar as informações convenientes.

Esse é, ainda, um jeito de favorecer a experiência do cliente. A partir do conteúdo produzido ou enviado pelos usuários, a classificação orienta os próximos passos. Ser capaz de identificar o modelo de um determinado item pode ajudar o atendimento, a revenda e várias outras etapas.

Além disso, o uso de machine learning por meio do Cloud AutoML Vision leva à automação. A API saberá identificar cada vez com mais precisão, o que diminui a necessidade de atuação humana. Desse modo, há um ganho de produtividade.

Carlos Barbero, que é cloud architect e engenheiro de software na Santo Digital, esclarece algumas questões importantes sobre a aplicação em seu blog, com uma pegada técnica, mas ao mesmo tempo descomplicada.

Qual a importância de treinar o modelo de machine learning?

O processo de aprendizado por parte da máquina é interativo. Primeiramente, é preciso oferecer informações, com definições específicas: e é a partir desses pontos que o elemento conseguirá fazer a etapa autônoma.

Assim, um modelo de classificação de imagens de carros, por exemplo, pode identificar a versão correspondente desde que sejam fornecidas fotos em diversos ângulos. Com o teste contínuo, a ferramenta aprende as características de cada um e os classifica. É a configuração do sistema, portanto, que o faz funcionar corretamente.

Como usar o Cloud AutoML Vision?

Para aproveitar todas as possibilidades do machine learning ao utilizar o Cloud AutoML Vision, o primeiro passo é criar um Cloud Storage Bucket. Isso é feito com o código “PROJECT=$(gcloud config get-value project) && BUCKET=”${PROJECT}-vcm””.

Em seguida, é preciso compor o espaço para as fotos a serem usadas no treinamento: use o comando “gsutil mb -p ${PROJECT} -c regional -l us-central1 gs://${BUCKET}”. Depois, adicione as permissões e copie as imagens para o espaço criado. O código usado é “gsutil -m cp -R imgs/ gs://${BUCKET}/imgs/”.

Para começar o treino, elabore um arquivo do tipo csv com os dados. Além de inserir as imagens, é importante classificá-las com as tags correspondentes. Leve o csv para o espaço com o comando “gsutil cp train.csv gs://${BUCKET}/csv/”.

Depois, é necessário elaborar o dataset com a Cloud AutoML Vision UI. Não se esqueça de dar um nome e adicionar o csv criado. Por fim, clique em “Start training” e espere o processo ser completado. Para testar o modelo, clique em “Predict” e envie uma foto.

O machine learning é muito útil para várias tarefas — inclusive, para reconhecer e classificar imagens. Com esses passos, a ferramenta Cloud AutoML Vision pode ser adotada para concluir o processo e separá-las com grande confiabilidade..

Gostou deste post? Então, continue com a gente e descubra a importância do machine learning para o futuro das organizações.

Receba todas novidades


    Veja mais conteúdos: