Q：
多くの機械学習プロジェクトにとって膨大な数の画像ファイルが重要なのはなぜですか？
A：最初の機械学習（ML）への投資に参加したいと考えている企業にとって、プロセス全体は少し不可解で難解なように思えます。 多くの人々にとって、機械学習が実際にどのように機能するか、そしてそれがビジネスのために何をするかを正確に視覚化することは本当に難しいです。
場合によっては、機械学習を研究している人が、きちんとしたデジタルコンテナに集められた多数の画像ファイルがMLプロジェクトにとって非常に重要である理由を考えると、かなりひらめきを感じることがあります。 これは、「イメージファイル」の概念がMLの視覚化に役立つためです。 これについて考えることで、これらの種類のテクノロジーがどのように私たちの世界に適用されるかについて、すぐに理解することができます。
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簡単な答えは、これらの多数の画像ファイルは機械学習にとって重要であるということです。なぜなら、それらはトレーニングセット（コンピューターが学習する際に作業しなければならない初期データのセット）を表すからです。 しかし、それ以上のことがあります。 なぜ画像はそんなに貴重なのですか？
画像が非常に貴重である理由の1つは、科学者が画像処理で多くの進歩を遂げたことです。 しかし、それを超えて、彼らはまた、マシンが写真の内容に基づいて結果を特定するのを支援することにおいて進歩を遂げました。
たとえば、生成エンジンと識別エンジンの両方を備えた深い頑固なネットワークについて聞いたことがある人は、コンピューターが視覚データと画像を読み取って理解する方法について少し理解しています。 彼らは以前のようにピクセルを読み取っていません。実際には、画像を「見て」コンポーネントを識別しています。 たとえば、Facebookの顔認識を考えてみてください。コンピューターは、あなたがどのように見えるかを学習し、写真であなたを識別します。 多くの場合、これは多くの画像の集約と機械学習プロジェクトの基礎となる反復トレーニングによって可能になります。
利害関係者が計画と概念を特定し、関連するすべての画像を取り出して収集し、機械学習アルゴリズムに入れると、人工知能の膨大な力を活用してビジネスプロセスを実行できます。
企業は、特定の顧客を含む可能性のある写真を探してインターネット上にWebクローラーを送信し、その顧客の身元とその好みや傾向を示すファイルを作成する場合があります。 会社は、この情報を使用して、ダイレクトメールまたはその他のダイレクトマーケティングを自動化することもできます。 このように考え始めると、その画像認識と識別のプロセスがあらゆる種類の機能にどのように結び付けられ、コンピュータがすべての目的で使用されてきた多くのことをコンピュータに実行できるかを簡単に確認できます記録された履歴。 上記のタイプのセットアップを使用した顧客調査の例では、人間はまったく関与する必要がありません。コンピューターは「Webに出て」データの所有者または所有者に報告できます。
機械学習の深海に足を踏み入れることに携わっている人にとって、大量画像データマイニングの概念を理解することは、機械学習の力を活用し、それを使用して企業に利益をもたらす方法を見つけるためのロードマップの良い第一歩です。
