No entanto, eles também destacaram os desafios de trabalhar com dados industriais, onde as anomalias são raras e é crucial balancear o sistema para filtrar positivos falsos. Além disso, eles enfatizaram a importância de trabalhar com os dados disponíveis e encontrar maneiras eficazes de detectar anomalias.
A discussão continuou com a análise de vídeo em retalhos e aplicativos legais, como quantificar o número de pessoas passando por uma área específica, resumir conteúdo de vídeo e extrair informações específicas, como detectar texto.
Também foi apresentada a processamento de imagem usando bibliotecas como OpenCV, incluindo segmentação de imagem, remoção de fundo de imagem e outras aplicações de visão computacional, como busca de imagem e categorização.
Durante a demonstração ao vivo, foi mostrado como usar um detector de objetos customizado para contar pessoas e objetos em um vídeo. Além disso, foram discutidas diversas aplicações de visão computacional, incluindo detecção de conteúdo sensível, detecção de objetos, contagem e rastreamento de pessoas, classificação de imagem e reconhecimento facial.
Em outro exemplo, o palestrante trabalhou em um problema de classificação de grãos de arroz usando a plataforma Azure ML, criando um modelo de classificação para distinguir entre diferentes tipos de grãos de arroz.
Treinamento de Modelo e Deploy em Azure ML
O palestrante mostrou como treinar um modelo de classificação de grãos de arroz usando PyTorch e Azure ML. Ele criou um modelo de rede neural convolucional (CNN) com uma cabeça de classificação para classificar os grãos de arroz.
Além disso, ele destacou a importância de definir a assinatura do modelo, que especifica os formatos de entrada e saída, e testar o modelo localmente antes de deploy-lo na nuvem. O palestrante também discutiu o script de treinamento, que recebe parâmetros como caminho do conjunto de dados, taxa de aprendizado, momento e tamanho do lote, e utiliza MLflow como backend para Azure ML para rastrear o desempenho do modelo.
Configuração e Deploy de Modelo de Aprendizado de Máquina em Azure ML
No último trecho da transcrição, o palestrante apresentou um tutorial sobre como configurar e deployar um modelo de aprendizado de máquina em Azure ML. Ele mostrou como:
1. Configurar um cliente usando credenciais e definir um cluster de computação usando a API de computação Azure ML.
2. Definir a infraestrutura, especificando o tipo de máquinas a serem usadas e a configuração do cluster.
3. Definir o processo de treinamento, especificando as entradas, comando e script a serem usados para treinamento.
4. Criar uma classe de entrada para o conjunto de dados e especificar o caminho do conjunto de dados dentro do espaço de trabalho Azure ML.
5. Criar um trabalho de treinamento, especificando o script, entradas e comando a serem usados para treinamento.
6. Carregar o conjunto de dados para Azure ML.
Ao longo do vídeo, o palestrante forneceu explicações e exemplos de como usar as APIs e ferramentas Azure ML para configurar e deployar um modelo de aprendizado de máquina.