Trainieren eines Bildklassifizierungsmodells mit dem Azure Machine Learning Service

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Die Bildklassifizierung ist eine Computervisionstechnik, bei der ein Modell trainiert wird, um eine Klassenbezeichnung für ein Bild basierend auf seinem Inhalt vorherzusagen. In der Regel bezieht sich die Klassenbezeichnung auf das Hauptthema des Bilds.

Beispielsweise wurden die folgenden Bilder basierend auf der Art der darin enthaltenen Frucht klassifiziert.

Fotos von Früchten, die als Apfel, Bananen und Orange klassifiziert wurden.

Modelle können für eine Klassifizierung mit mehreren Klassen trainiert werden (mit anderen Worten, es gibt mehrere Klassen, aber jedes Bild kann nur zu einer Klasse gehören) oder einer Mehrbezeichnungsklassifizierung (mit anderen Worten, ein Bild kann mehreren Bezeichnungen zugeordnet werden).

Schulung eines Bildklassifizierungsmodells

Um ein Imageklassifizierungsmodell mit dem Azure AI Custom Vision-Dienst zu trainieren, können Sie das Azure AI Custom Vision-Portal, die AZURE AI Custom Vision REST-API oder das SDK oder eine Kombination aus beiden Ansätzen verwenden.

In den meisten Fällen verwenden Sie normalerweise das Azure AI Custom Vision-Portal, um Ihr Modell zu trainieren.

Screenshot des Azure AI Custom Vision-Portals.

Das Portal bietet eine grafische Benutzeroberfläche, mit der Sie Folgendes verwenden können:

  1. Erstellen Sie ein Bildklassifizierungsprojekt für Ihr Modell, und ordnen Sie es einer Schulungsressource zu.
  2. Laden Sie Bilder hoch und ordnen Sie ihnen Klassifizierungs-Labels zu.
  3. Überprüfen und bearbeiten Sie markierte Bilder.
  4. Trainieren und Bewerten eines Klassifizierungsmodells.
  5. Testen Sie ein trainiertes Modell.
  6. Veröffentlichen Sie ein trainiertes Modell in einer Vorhersageressource.

Mit der REST-API und SDKs können Sie dieselben Aufgaben ausführen, indem Sie Code schreiben. Dies ist nützlich, wenn Sie Modellschulungen und -veröffentlichungen als Teil eines DevOps-Prozesses automatisieren müssen.