Información sobre la clasificación
Puede usar una técnica de clasificación de aprendizaje automático para predecir a qué categoría o clase pertenece algo. Los modelos de Machine Learning de clasificación usan un conjunto de entradas, denominadas características, para calcular una puntuación de probabilidad para cada clase posible y predecir una etiqueta que indica la clase más probable a la que pertenece un objeto.
Por ejemplo, las características de una flor pueden incluir las medidas de sus pétalos, tallo, sépalos y otras características cuantificables. Un modelo de Machine Learning se puede entrenar aplicando un algoritmo a estas medidas que calcule las especies más probables de la flor: su clase.
Comprender la clasificación de imágenes
La clasificación de imágenes es una técnica de aprendizaje automático en la que el objeto que se clasifica es una imagen, como una fotografía.
Para crear un modelo de clasificación de imágenes, necesita datos que consten de características y sus etiquetas. Los datos existentes son un conjunto de imágenes categorizadas. Las imágenes digitales se componen de una matriz de valores de píxeles, que se usan como características para entrenar el modelo en función de las clases de imagen conocidas.
El modelo se entrena para que compare los patrones de los valores de píxeles con un conjunto de etiquetas de clase. Después de que se haya entrenado el modelo, se puede usar con nuevos conjuntos de características para predecir valores de etiqueta desconocidos.
Servicio Custom Vision de Azure
La mayoría de las soluciones modernas de clasificación de imágenes se basan en técnicas de aprendizaje profundo que recurren a redes neuronales convolucionales (CNN) para descubrir patrones en los píxeles que se corresponden a determinadas clases. El entrenamiento de una CNN eficaz es una tarea compleja que requiere una gran experiencia en ciencia de datos y aprendizaje automático.
En el servicio Custom Vision de Azure AI de Microsoft Azure se han encapsulado técnicas comunes que se usan para entrenar modelos de clasificación de imágenes, lo que facilita el entrenamiento de un modelo y su publicación como un servicio de software con un conocimiento mínimo de las técnicas de aprendizaje profundo. Puede usar Custom Vision de Azure AI para entrenar modelos de clasificación de imágenes e implementarlos como servicios para que los usen las aplicaciones.