Classificazione delle immagini con Azure Custom Vision
L'intelligenza artificiale è una termine che va molto in voga negli ultimi anni, perché la sua applicazione è entrata massicciamente nello sviluppo di nuovi servizi che migliorino gli applicativi e le esperienze degli utenti. Con questo nome identifichiamo le tecniche e le metodologie che permettono di ottenere risultati simili a quanto la mente umana riuscirebbe a dare, principalmente perché invece di sviluppare algoritmi precisi che sappiano dare, a fronte di un input, un output identico, con l'intelligenza artificiale si demanda all'intelligenza stessa l'analisi del problema, con varie tecniche, ma principalmente istruendo la stessa. La complessità dei domini è tale che i programmatori non riescono più ad avere una visione chiara del problema e della relazione tra i dati disponibili, perciò diventa necessario affidarci ad una tecnica alternativa nella quale la complessità è costituita dal fornire le informazioni nel modo corretto.
Microsoft negli anni ha sviluppato competenze, dapprima per uso interno per migliorare, per esempio, il proprio motore di ricerca Bing, poi esportandole e mettendole a disposizione di tutti attraverso servizi ospitati sulla piattaforma cloud Azure, identificandoli con il nome di Cognitive Services. Sebbene si usi un nome presuntuoso come intelligenza artificiale, ogni dominio richiede modelli specifici e tecniche diverse di input dei dati, dando quindi vita a servizi diversi. Esistono framework e piattaforme cloud, tra cui Azure Machine Learning, che permettono di inserire dati, ottenere modelli, ma come già detto non è affatto banale lavorare con essi. Viene quindi più utile sfruttare motori già pronti all'uso che permettano a chiunque di sfruttare l'intelligenza artificiale senza essere un data scientist.
Cognitive Services contiene servizi per l'analisi del parlato, della semantica dei testi, per il riconoscimento facciale o il riconoscimento dei caratteri. Tra questi servizi spunta anche uno di nome Custom Vision, il quale offre un approccio rapido per permetterci di fare la classificazione delle immagini. È l'ideale negli scenari in cui dobbiamo suddividere diversi insiemi, come riconoscere paesaggi, oggetti, natura, dove le differenze sono marcate. In questo articolo vogliamo approfondire questo strumento per scoprire come sfruttarlo in pochi passi nelle nostre applicazioni mobile, web o desktop.
Creare il classificatore
Diversamente dagli altri servizi che siamo abituati ad usare nell'ambito di Microsoft Azure, per sfruttare questo cognitive service è necessario accedere al portale http://www.customvision.ai. Questo perché la tematicha necessita di una interfaccia specifica e quella strutturata in blade del portale classico non si adatta allo scopo. Possiamo creare un account ed eventualmente collegarlo ad una sottoscrizione Azure per poter collegare il billing ed eventuali promozioni.
Il primo step da fare consiste nel creare il progetto, passaggio nel quale ci viene chiesto quale tipologia di classificatore creare.
Come già anticipato, il classificatore effettua un'analisi sull'intera immagine ed è perciò necessario non confonderlo con altri motori che effettuano, per esempio, la ricerca di oggetti, possibilità della quale disponiamo, anche se solo in preview. La scelta del dominio cambia un po' i modi in cui il classificatore lavora, anche se non sono noti dettagli a riguardo. Qualora non rientriamo nelle categorie indicate, possiamo più semplicemente restare nella tipologia generica. Nel nostro esempio vogliamo poter riconoscere paesaggi perciò selezioniamo Landmarks. Non è importante fare una scelta adesso, perché sarà poi possibile cambiare il modello in un secondo momento. I domini con il suffisso compact sono pensati per poter essere esportati, funzionalità della quale parleremo più avanti nell'articolo.
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