Consejos sobre cómo crear su propio clasificador de imágenes

Cuando damos un paso atrás en la tecnología, el progreso que se ha logrado en tan poco tiempo es asombroso. Hoy en día, las tecnologías populares como la IA y el aprendizaje automático se están convirtiendo en una gran parte de nuestra vida diaria, tanto en nuestra vida personal como laboral.

Es posible que haya oído hablar del aprendizaje automático antes, ya que es algo que existe desde la década de 1940 .

El aprendizaje automático ya ha ayudado a muchas empresas a optimizar las operaciones comerciales, así como a ahorrar dinero en el proceso. Con el 65% de las empresas que planean utilizar el aprendizaje automático , dicen que la tecnología ayuda a las empresas a tomar decisiones .

Dado que muchos se benefician del aprendizaje automático, los clasificadores de imágenes son solo una de esas técnicas que vale la pena explorar. ¿Qué hay de hacer un clasificador de imágenes usted mismo? Bueno, con las herramientas adecuadas, crear el tuyo propio es más fácil de lo que piensas.

En esta guía, exploraremos los conceptos básicos de un clasificador de imágenes, su importancia en el aprendizaje automático y los mejores consejos sobre cómo crear el suyo propio.

¿Qué es un clasificador de imágenes?

La clasificación de imágenes es solo uno de los muchos clasificadores que se utilizan en el aprendizaje automático para identificar uno o más conjuntos de " clases ". Es un algoritmo que ordenará o categorizará automáticamente los datos para facilitar su uso.

Con la clasificación de imágenes, esta tarea implica asignar una etiqueta o clase a una imagen en su totalidad. La imagen se convierte en una entrada y esta tecnología devuelve una predicción sobre a qué clase pertenece la imagen. Se espera que las imágenes en general tengan una clase para cada imagen.

Hay muchos beneficios de los clasificadores de imágenes y este algoritmo es una técnica que se utiliza en muchas industrias para ayudar a resolver una variedad de problemas.

Los dos tipos de clasificación de imágenes.

Hay dos tipos de clasificación de imágenes: clasificación no supervisada y clasificación supervisada . Desglosemos ambos:

Clasificación no supervisada

Con la clasificación no supervisada, agrupa los píxeles en grupos y, según sus propiedades, clasificará estos grupos con una clase de cobertura terrestre. Es una técnica básica y fácil de segmentar y comprender una imagen.

Clasificación supervisada

Con la clasificación supervisada, selecciona muestras representativas para cada clase de cobertura terrestre. Estas muestras generan un archivo de firma que luego se usa para ejecutar una clasificación.

La importancia de los clasificadores con el aprendizaje automático

¿Por qué la clasificación es tan importante con el aprendizaje automático? ¿Qué propósitos sirven? Tenemos algunos casos de uso útiles para explorar más abajo que prueban la efectividad de este tipo de tecnología. Sin embargo, en general, los clasificadores proporcionan predicciones basadas en los datos de entrada proporcionados .

En este caso, una imagen o conjunto de imágenes se clasifica en uno o más cuadros. Por ejemplo, un sitio de fotografía de stock utiliza clasificadores de imágenes para ayudar a categorizar imágenes similares con la misma palabra clave. Algunos otros beneficios que vienen con la clasificación de imágenes incluyen:

• Esta técnica supera la precisión del nivel humano.
• Ahorra mucho tiempo a través de la automatización.
• Ayuda a las empresas que tienen presupuestos limitados
• Entrena modelos de IA según las necesidades y los criterios de su negocio

Con la clasificación de imágenes, este algoritmo de aprendizaje automático ayuda a resolver problemas del mundo real que no habrían sido posibles hace dos o tres décadas.

Los mejores consejos sobre cómo crear su propio clasificador de imágenes

Dependiendo de su conocimiento tecnológico, lo que se considera fácil para algunos, puede no serlo para otros. Para obtener el mayor éxito con esta técnica, necesitará las herramientas adecuadas para entrenar su modelo de aprendizaje profundo .

Una herramienta como Levity es muy efectiva cuando buscas crear tu propio clasificador de imágenes desde cero.

1. Identifique el problema que necesita resolver.

Antes de comenzar a crear su propio clasificador de imágenes con la codificación relevante, ¿a qué problema se enfrenta? Muchas industrias pueden hacer uso de clasificadores de imágenes por varias razones, así que, ¿cuál es la tuya?

Dividirlo en problemas más pequeños ayuda a simplificar el proceso de clasificación de imágenes. Después de todo, cuando configura los parámetros para su clasificador , no desea complicarlo demasiado. Eso podría conducir a una menor precisión y resultados que quizás no sean tan precisos como podrían ser.

Al crear un clasificador de imágenes personalizado, hay opciones para hacerlo con código y sin código. Echaremos un vistazo a cómo lo hace con el código .

2. Descargue el conjunto de datos de la imagen.

Usemos el ejemplo de la fruta para ayudarnos a entrenar el clasificador de imágenes. Dicho esto, necesitamos descargar una selección de frutas de la web. Tenga cuidado de no descargar ninguna imagen que tenga problemas de derechos de autor y que su configuración de descarga no requiera su permiso para descargar cada una individualmente.

Hay una serie de aplicaciones que puede usar para descargar estas imágenes de manera mucho más eficiente. Imageye, por ejemplo, es una herramienta útil para descargar todas las imágenes visibles en la página web.

Si prefiere no usar una extensión del navegador, entonces otra opción es instalar FastAi , que junto con el código a continuación, ayuda a ensamblar todas las imágenes en un formato de biblioteca.

urls=Array.from(document.querySelectorAll('.rg_i')).map(el=> el.hasAttribute('data-src')?el.getAttribute('data-src'):el.getAttribute('data-iurl'));

window.open('data:text/csv;charset=utf-8,' + escape(urls.join('\n')));

Querrá ingresar esta codificación en la consola de Javascript en su Chrome. Esto adquirirá todas las URL de las imágenes que necesita y las guardará en un archivo CSV. Desde aquí simplemente crea carpetas y descarga las imágenes.

3. Evaluar los datos disponibles.

Una vez que se hayan descargado todas las imágenes, es importante echar un vistazo a todos los datos que tiene y qué tan precisos son . También es útil cuando se trata de localizar inconsistencias dentro de los conjuntos de datos.

Para ayudar a entrenar el modelo de clasificación de imágenes para lograr mejores resultados, una ligera variación en los datos marca la diferencia . Levity tiene una ilustración útil de cómo la evaluación de los datos juega un papel en el proceso de entrenamiento del clasificador para mejorar sus resultados.

Este análisis es parte del proceso que tendrá impacto en el resto de la cadena, acercándose al despliegue del modelo de IA.

4. Etiquete sus datos.

Como se muestra arriba, en la ilustración, otra parte importante de la creación de su propio clasificador de imágenes es etiquetar sus datos. Esto sucede en la etapa de análisis del proceso.

El etiquetado de los datos se realiza de varias maneras. El viejo método tradicional de etiquetado interno es una práctica que consume bastante tiempo, especialmente considerando el tamaño de dicho proyecto. El enfoque adoptado depende de la complejidad del problema y de los datos disponibles.

Es posible que desee optar por subcontratar esta tarea o hacerlo internamente, la elección es suya.

5. Supervise los resultados y encuentre formas de mejorarlos con el tiempo.

Vale la pena medir un clasificador de imágenes para comprender qué tan bien se está manejando la tarea. Con el aprendizaje automático, siempre hay mejoras por hacer y no siempre obtendrá el 100% de confianza . Los seres humanos deben participar en el seguimiento y la evaluación de los resultados producidos antes de transmitirlos más adelante.

La intervención humana solo mejorará el modelo a medida que se entrena y aprende con cada interacción humana .

Casos de uso de clasificación de imágenes

Hay una serie de casos de uso que vale la pena mencionar cuando se trata de la clasificación de imágenes. Independientemente de la industria o el tipo de negocio, muchas organizaciones se benefician de las innovaciones que crea el aprendizaje automático . Tales ejemplos incluyen:

Reconocimiento facial en seguridad

La clasificación de imágenes se usa más ahora que nunca en seguridad para ayudar a identificar a las personas . Desde revisión de imágenes de seguridad hasta reconocimiento facial para uso en aeropuertos y otros lugares que lo requieran.

Esto es útil para mantener a las personas seguras y ayuda a rastrear a aquellos que podrían necesitar ser apartados para interrogarlos.

Monitoreo de tráfico y congestión

La clasificación de imágenes es útil para su uso en la vida cotidiana para ayudar a controlar el tráfico y mantener a los viajeros en movimiento en sus viajes diarios . Este tipo de clasificación cuenta automáticamente el número de vehículos en la vía, así como también detecta signos de congestión.

Luego, las autoridades pertinentes utilizan esta información para ayudar a mejorar el tráfico y reducir el riesgo de accidentes. 

Segmentación de clientes minoristas

Con la clasificación de imágenes, los minoristas se benefician del uso de esta técnica para ayudar con la segmentación de clientes. Automáticamente segmenta a los clientes en diferentes grupos dependiendo de una variedad de factores, desde quién es más probable que compre un producto hasta aquellos que son simplemente compradores de escaparate .

Adapte su clasificación de imágenes a las necesidades de su negocio

Dado que el aprendizaje automático se está convirtiendo en una tecnología más buscada , también es beneficioso para su negocio. La creación de un clasificador de imágenes personalizado ayuda a automatizar y acelerar los procesos que, de otro modo, llevarían mucho tiempo realizar manualmente.

Con un poco de ayuda adicional de los humanos, estos modelos utilizados solo mejorarán y proporcionarán más eficiencia y resultados de calidad en el futuro. Aprovecha este año para hacer tus propios clasificadores de imágenes para tu negocio.