AutoML Vision può essere utilizzato in modo personalizzato per analizzare dati diversi dalle immagini?
AutoML Vision è un prodotto di machine learning sviluppato da Google Cloud, progettato specificamente per la creazione di modelli personalizzati per classificare, rilevare e interpretare i dati delle immagini. Le sue funzionalità principali sono incentrate sull'automazione del processo di addestramento, valutazione e distribuzione di modelli di deep learning per attività basate sulle immagini, come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini. Per stabilire se AutoML Vision possa essere utilizzato in modo personalizzato per l'analisi di tipi di dati diversi dalle immagini, è necessario esaminarne l'architettura, le modalità di input e il contesto più ampio delle offerte AutoML di Google Cloud.
AutoML Vision: ambito e progettazione
AutoML Vision opera sulla base dell'analisi automatizzata delle immagini. L'interfaccia utente, i meccanismi di acquisizione dei dati, le fasi di pre-elaborazione, le architetture dei modelli e le metriche di valutazione sono tutti progettati appositamente per i dati visivi. Il servizio richiede dati di input sotto forma di file immagine (ad esempio, JPEG, PNG) e le relative etichette per le attività di apprendimento supervisionato. L'utente carica i set di dati delle immagini tramite Google Cloud Console o API, specifica l'attività desiderata (classificazione o rilevamento di oggetti) e il sistema gestisce la suddivisione dei dati, l'estrazione delle feature, la selezione del modello, l'ottimizzazione degli iperparametri e la pipeline di addestramento senza richiedere all'utente competenze approfondite in ambito di machine learning.
Lo stack tecnologico sottostante utilizza reti neurali convoluzionali (CNN) e architetture correlate, particolarmente adatte all'estrazione di feature da dati spazialmente correlati, come array di pixel nelle immagini. L'output di AutoML Vision è in genere un modello addestrato che può essere utilizzato per prevedere classi di immagini o coordinate di bounding box per immagini non visualizzate.
Analisi dei tipi di dati
Data la specificità progettuale di AutoML Vision, la sua utilità è limitata ai dati di tipo immagine. Il tentativo di inserire dati non immagine (come dati tabulari, dati di serie temporali, file audio o documenti di testo) comporterebbe incompatibilità a più livelli, a partire dall'inserimento dei dati fino all'elaborazione del modello. Il sistema non fornisce meccanismi per l'analisi sintattica, l'ingegneria delle feature o la modellazione su dati non immagine.
Ad esempio, supponiamo che un utente tenti di caricare un file CSV che rappresenta dati tabulari (come transazioni dei clienti o letture dei sensori) in AutoML Vision. Il servizio non accetterebbe questo formato, poiché non lo riconosce come un input di immagine valido. Anche se i dati tabulari venissero in qualche modo convertiti in un formato immagine (ad esempio, eseguendo il rendering di una mappa termica o di un grafico e salvandoli come PNG), il significato semantico dei dati non verrebbe preservato e i modelli addestrati non sarebbero adatti agli obiettivi analitici originali associati ai dati tabulari.
Allo stesso modo, i dati audio (come il parlato o i suoni ambientali) o i dati testuali (documenti, e-mail, post sui social media) richiedono architetture di pre-elaborazione e modellizzazione specializzate. Sebbene esistano tecniche di ricerca che convertono i segnali audio in immagini spettrografiche per analisi basate su CNN o codificano i dati testuali come matrici simili a immagini, questi approcci non sono supportati nativamente da AutoML Vision e la loro implementazione richiederebbe una pipeline di pre-elaborazione personalizzata, al di fuori dell'ambito di utilizzo previsto del prodotto.
Famiglia AutoML: modalità oltre le immagini
Sebbene AutoML Vision sia limitato ai dati delle immagini, Google Cloud AutoML comprende una suite di prodotti, ciascuno personalizzato per diversi tipi di dati:
1. Tabelle AutoML: Progettato per dati strutturati e tabulari come fogli di calcolo, database e file CSV, AutoML Tables offre funzionalità automatizzate di feature engineering, selezione di modelli (inclusi gradient boosting, foreste casuali e reti neurali) e metriche di valutazione adatte per attività di regressione e classificazione su dati tabulari.
2. Linguaggio naturale AutoML: Progettato appositamente per i dati di testo, supporta attività come l'analisi del sentiment, l'estrazione di entità e la classificazione del testo. Utilizza modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ottimizzati per l'interpretazione a livello di documento e frase.
3. Intelligenza video AutoML: Progettato per dati video, consente attività come la classificazione video, il tracciamento di oggetti e il riconoscimento di azioni. Sfrutta tecniche di modellazione sia temporale che spaziale.
4. Traduzione AutoML: Facilita la formazione automatizzata di modelli di traduzione personalizzati per dati di testo in diverse lingue.
Ciascuno di questi prodotti AutoML condivide l'obiettivo generale di democratizzare l'apprendimento automatico automatizzando i complessi passaggi coinvolti nello sviluppo dei modelli. Tuttavia, ognuno è progettato per i requisiti e le sfide specifici posti dalla rispettiva modalità di elaborazione dei dati.
Esempio didattico: casi d'uso e selezione del prodotto
Si consideri un'azienda che desidera automatizzare il controllo qualità in un processo di produzione ispezionando le immagini dei prodotti alla ricerca di difetti. AutoML Vision è ideale per questo caso d'uso, in quanto può essere addestrato a riconoscere sottili differenze nell'aspetto del prodotto e classificare o localizzare i difetti. L'utente carica un set di dati etichettato di immagini di prodotti e AutoML Vision gestisce l'addestramento di un modello di rilevamento dei difetti.
Si confronti questo scenario con uno scenario in cui un'azienda desidera prevedere il tasso di abbandono dei clienti in base a dati strutturati come dati demografici, cronologia degli acquisti e metriche di coinvolgimento. In questo caso, i dati sono completamente non visivi e meglio rappresentati in tabelle. AutoML Tables è lo strumento appropriato, in quanto può elaborare dati tabulari, eseguire l'ingegneria automatica delle funzionalità (ad esempio, la gestione dei valori mancanti, la codifica delle variabili categoriali) e selezionare modelli ottimali per la classificazione.
Per l'analisi audio, come la classificazione dei suoni ambientali o la trascrizione del parlato, Google Cloud fornisce servizi come Speech-to-Text e AutoML Natural Language (per l'analisi del testo a valle), ma AutoML Vision non sarebbe adatto a meno che i dati audio non vengano prima trasformati in un formato immagine (come uno spettrogramma) e, anche in quel caso, i risultati dipenderebbero in larga misura dall'adeguatezza di tale progettazione delle funzionalità per l'obiettivo analitico.
Prospettiva tecnica: perché AutoML Vision non può essere esteso ai dati non immagine
La specializzazione architettonica di AutoML Vision si basa su diversi aspetti tecnici:
- Livello di input dei dati: Le API e le interfacce utente di AutoML Vision sono progettate per acquisire file immagine in formati specifici. Non è prevista l'analisi di formati di dati non immagine.
- Pipeline di pre-elaborazione: Le fasi di pre-elaborazione sono personalizzate per le immagini, inclusi il ridimensionamento, la normalizzazione dei valori dei pixel e tecniche di ottimizzazione dei dati come rotazione, capovolgimento e ritaglio. I dati non immagine non traggono vantaggio da tali trasformazioni.
- Architettura di modello: Le architetture dei modelli (CNN, eventualmente con livelli personalizzati per il rilevamento o la segmentazione) sono progettate per sfruttare la località spaziale e l'invarianza nei dati immagine. I dati non immagine, come una tabella di record di vendita, non possiedono queste proprietà e quindi sarebbero inadatti a tali modelli.
- Etichettatura e valutazione: Gli strumenti di etichettatura e le metriche di valutazione (accuratezza, precisione, richiamo per classi di immagini; precisione media per il rilevamento di oggetti) sono definiti in base ad attività basate su immagini.
- Esportazione e distribuzione: I modelli addestrati in AutoML Vision vengono esportati in formati adatti all'inferenza di immagini (ad esempio, TensorFlow SavedModel, Edge TPU). Le firme di input prevedono immagini come input.
Per questi motivi, AutoML Vision non può essere personalizzato per analizzare dati non immagine senza alterare radicalmente la sua infrastruttura di pre-elaborazione, modellazione e distribuzione, nel qual caso cesserebbe di essere AutoML Vision nella sua forma attuale.
Best Practice: Selezione del prodotto AutoML corretto
Quando si affronta un problema di apprendimento automatico, il tipo di dati dovrebbe guidare la selezione del prodotto AutoML appropriato:
– Per i dati di immagine (ad esempio fotografie, scansioni mediche, immagini satellitari): utilizzare AutoML Vision.
– Per dati tabulari strutturati (ad esempio fogli di calcolo, tabelle di database): utilizzare AutoML Tables.
– Per testo libero o strutturato (ad esempio documenti, recensioni, e-mail): utilizzare AutoML Natural Language.
– Per i video (ad esempio, filmati di sorveglianza, registrazioni sportive): utilizzare AutoML Video Intelligence.
– Per le attività di traduzione: utilizzare AutoML Translation.
Il tentativo di utilizzare un prodotto al di fuori della modalità dati prevista porta a risultati non ottimali, problemi di incompatibilità o addirittura alla mancata elaborazione dei dati.
Esempi di personalizzazione del modello in AutoML Vision
Sebbene sia possibile un utilizzo personalizzato all'interno di AutoML Vision, ad esempio definendo etichette personalizzate, specificando suddivisioni personalizzate delle immagini e modificando i criteri di valutazione, queste personalizzazioni sono limitate ai dati immagine. Ad esempio, un ricercatore che studia le malattie delle piante potrebbe caricare immagini di foglie categorizzate per tipo di malattia e modificare la suddivisione di addestramento-validazione o arricchire le immagini con trasformazioni specifiche per dominio (ad esempio, modificando i canali colore per simulare diverse condizioni di illuminazione). Queste personalizzazioni migliorano le prestazioni del modello all'interno del dominio di analisi delle immagini, ma non estendono l'utilità del prodotto a dati non immagine.
Strategie alternative per dati non immagine
Le organizzazioni che desiderano un apprendimento automatico automatizzato per dati non di immagine dovrebbero sfruttare il prodotto AutoML appropriato o prendere in considerazione le seguenti alternative:
- Sviluppo di modelli personalizzati: Se il tipo di dati o l'attività non è coperto dai prodotti AutoML esistenti, le organizzazioni potrebbero dover sviluppare pipeline personalizzate utilizzando librerie open source (ad esempio, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) o altri servizi gestiti che supportano una personalizzazione più ampia.
- Trasformazione dei dati: In rari casi, i dati possono essere trasformati in una rappresentazione simile a un'immagine (ad esempio, dati di serie temporali convertiti in grafici di ricorrenza o campi angolari di Gram) e quindi elaborati con modelli basati su immagini. Tuttavia, ciò richiede una notevole competenza di settore e un'attenta convalida per garantire risultati significativi.
- Soluzioni di terze parti: Esistono soluzioni AutoML di terze parti (ad esempio, H2O.ai, DataRobot) che offrono supporto per una gamma più ampia di modalità di dati all'interno di un'interfaccia unificata.
AutoML Vision è progettato per l'apprendimento automatico automatizzato solo su dati di immagini e non può essere utilizzato in modo personalizzato per analizzare tipi di dati al di fuori del dominio visivo. Per i dati non di immagini, come dati tabellari, testuali, audio o video, Google Cloud fornisce prodotti AutoML dedicati con pipeline, interfacce e architetture di modelli personalizzate. La scelta del prodotto AutoML corretto in base al tipo di dati è fondamentale per ottenere risultati di apprendimento automatico ottimali.
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