Görüntü sınıflandırma, bilgisayarlı görünün en temel görevlerinden biridir. Model bir görüntüye bakar ve önceden belirlenmiş kategorilerden hangisine ait olduğunu, genellikle bir olasılık değeriyle birlikte tahmin eder: "yüzde 92 kedi, yüzde 8 köpek" gibi.
Bir sınıflandırma modeli, her kategoriden çok sayıda etiketli örnekle eğitilir. Model görüntülerdeki ayırt edici özellikleri kendisi öğrenir. Ancak bu özellikler her zaman bizim beklediğimiz özellikler olmayabilir; örneğin model, kurtları tanımak yerine arka plandaki karı tanımayı öğrenmiş olabilir.
Görüntü sınıflandırma, çocukların yapay zekayı uygulamalı olarak öğrenmesi için harika bir başlangıç noktasıdır; Teachable Machine gibi araçlarla dakikalar içinde kendi sınıflandırıcılarını yapabilirler.
Pour les enfants
Çocuğunuza nasıl anlatırsınız?
Çamaşırları beyazlar, renkliler ve siyahlar diye ayrı sepetlere ayırdığını düşün. Her çamaşıra bakıp hangi sepete gideceğine karar veriyorsun. Görüntü sınıflandırma da bilgisayarın her resme bakıp onu doğru "sepete" koymasıdır.
Gündelik bir örnek
Bir bitki tanıma uygulamasına yaprağın fotoğrafını çekip bitkinin türünü öğrenmek, görüntü sınıflandırmanın bir örneğidir.