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【趨勢】教電腦「看」世界!未來主流AI應用:圖像辨識

文/Christine|圖/Quen

Lumos是臉書 (Facebook) 基於內部的人工智慧技術發展出來的影像與圖片識別技術,透過數十億張照片當作練習素材,不斷訓練應用的識別精準度。Lumos不但能辨認出照片中的人物,還能進一步判別照片裡的人物是在走動、跑步、跳舞還是彈奏樂器?更重要的是:它具備強大的圖片搜尋的功能。

臉書的應用機器學習總監 Joaquin Quiñonero Candelah曾表示,「當你回想起過去的美好回憶,可能很難記起確切的日期。但也許你記得當天穿的是黑色T恤。只需要知道這樣,就能夠直接搜尋『黑色T恤』來在你自己或親友的照片中找出那天的照片了。

談到「圖像辨識」,就不能不提另一個科技巨頭Google了。Google研發的照片識別技術,同樣能夠辨別圖片中物體與動作、為圖片分類,而準確率高達90%。同時,Google釋出的機器學習服務提供企業更快訓練的機器學習模型,且能與Google雲端平台的雲端運算工具 Cloud DataflowBigQueryCloud Datalab等擴充整合。

 

 

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成功的商業應用,包括衛星與地理資訊服務商Airbus 採用Google的機器學習服務,來自動偵測衛星雲圖上的缺陷(如無法辨別雲和雪之間的差異可能影響雲的成像),大大提升了Airbus的分析速度與準確率。這取代了非常耗時的人工校正過程:以前一天就得人工調整上萬張衛星雲圖,而運用Google的機器學習服務後,錯誤率從11% 降至 3%。(圖片取自Google Blog)

生產線問題也迎刃而解!日本食品加工廠 Kewpie 以前需要聘用人力專門挑出生產線上的瑕疵品,例如不符合標準的蔬菜(品質、色澤、大小、形狀)。儘管購買機器設備,但機器的準確率仍然輸給人工檢驗的作法。「圖片辨識」技術為Kewpie 解決了令人頭痛的問題:準確率與人工偵測相當,系統發現瑕疵品時將自動暫停生產線。員工不必再像過去一樣緊繃,也為企業省下每間工廠十萬多美金的設備費用。


以上文章參考:

TechOrange

「【大 AI 時代臉書沒缺席】不只人臉識別,臉書 AI Lumos 讓用戶打關鍵字就可搜尋圖片」

https://buzzorange.com/techorange/2017/02/08/facebook-lumos-ai/

diginomica

「6 Googlesque examples where machine learning provides business advantage」

http://diginomica.com/2017/03/30/creating-competitive-business-advantage-machine-learning/