{"id":25733,"date":"2021-07-25T15:50:44","date_gmt":"2021-07-25T13:50:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini\/"},"modified":"2021-07-25T15:50:45","modified_gmt":"2021-07-25T13:50:45","slug":"clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.multimediaweb.eu\/web-agency\/clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini\/","title":{"rendered":"CLIP-Italian: ingrandire la spoglio delle immagini"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Una delle applicazioni  tipiche del <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/machine-learning\/\">machine learning<\/a> \u00e8 quella della <strong>spoglio<\/strong>. A lei ingresso con un classificatore possono  immagini, testi, suoni, televisione se no qualunque antecedente arnese rappresentabile  qualche  modo filza numerica.<\/p>\n<p>Un esempio   con etichettare fondamenti viene totalmente <strong>ammaestrato su un dataset<\/strong> con fondamenti (adagio <em> set<\/em>). Tutti modulo con simile somma \u00e8 etichettato  una specie. Poich\u00e9 il esempio \u00e8 con buon rango, sar\u00e0   con <strong>generalizzare<\/strong>, e  con etichettare giustamente  una delle classi  viste nel  set, ancora fondamenti il quale n\u00e9 ha giammai .<\/p>\n<p>La stoffa con generalizzazione pu\u00f2 ma   estesa, facendo naturalmente il quale un esempio sia senza esitazione   con etichettare oggetti  <strong>classi n\u00e9 viste  la tappa con <\/strong>. Questa variet\u00e0 con \u201cestremizzazione\u201d del pensiero con spoglio \u00e8 ci\u00f2 il quale cercano con attingere i ricercatori il quale si occupano con <strong>zero-shot learning<\/strong>.<\/p>\n<h2>CLIP, un esempio di quello zero-shot learning<\/h2>\n<p><strong>CLIP<\/strong> \u00e8  il esempio con machine learning   innovatore,   con comprendere   efficace n\u00e9 solo le classi osservate  tappa con , per\u00f2 ancora con mettere insieme concetti visuali alle relative rappresentazioni testuali. Che , ci\u00f2 <strong>mette somma le immagini e le  descrizioni<\/strong>, unendo la spoglio delle immagini  l\u2019scomposizione del lessico consueto.<\/p>\n<p>CLIP \u00e8 una <strong>reticolo neurale<\/strong> il quale pu\u00f2  inserita prima di  contesti applicativi. Pu\u00f2   utilizzata sia di mettere in atto una spoglio (estendendo il potere ad un puntata con classi ancora enormemente maggiori con  anticamente liso di il esempio), sia di agevolare la  con immagini a emigrare  una racconto .<\/p>\n<h2>CLIP-Italian: la  italiana con CLIP<\/h2>\n<p>Pochi giorni fa, certi ricercatori italiani hanno messaggero a posizione una  dilatazione con CLIP, il quale permette con effettuare sia una spoglio \u201czero-shot\u201d, sia un task con  (<em>image retrieval<\/em>) a emigrare  <strong>frasi  italiano<\/strong>.<\/p>\n<p>Il professione con formulazione con <strong>CLIP-Italian<\/strong>, il quale \u00e8  governo reso <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/clip-italian\/clip-italian\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">disponibile su HuggingFace<\/a>, ha richiesto la antologia con un dataset con  1,4 milioni con immagini, ognuna delle quali associata ad una racconto  italiano. La elaborazione del dataset ha   brano una trasporto automatica (al estremit\u00e0 con riutilizzare dataset preesistenti, per\u00f2  altre lingue), per\u00f2 sono stati usati ancora dati originali.<\/p>\n<p>CLIP-Italian \u00e8 governo  a emigrare dal esempio pre-addestrato <em>Italian BERT<\/em> ( destinata alla dialetto italiano con BERT,  dei  noti modelli con <abbr title=\"Natural Language Processing\">NLP<\/abbr>),  ad un esempio con OpenAI  liso di CLIP, destinato all\u2019 delle immagini.<\/p>\n<p>I risultati mostrati sul repository del piano (in pubblico a portata di mano collegamento <a href=\"https:\/\/github.com\/clip-italian\/clip-italian\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow noreferrer\">GitHub<\/a>) permettono con gradire la prerogativa del esempio, ad  di l\u2019image retrieval:<\/p>\n<div class=\"boximg\"><a href=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/07\/senza-titolo-1.jpg\" class=\"fan_img\" rel=\"fan_group\"><img src=\"https:\/\/www.html.it\/app\/uploads\/2021\/07\/senza-titolo-1.jpg\" alt=\"\"\/><\/a><\/div>\n<p><em>Provenienza<\/em>: <a href=\"https:\/\/github.com\/clip-italian\/clip-italian\/\" class=\"text-link text-link--special\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\"><span class=\"underline\">CLIP-Italian su GitHub<\/span><i class=\"ico-external\"\/><\/a><\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"http:\/\/feedproxy.google.com\/~r\/htmlitedit\/~3\/fjNlfShhWQ8\/\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una delle applicazioni tipiche del machine learning \u00e8 quella della spoglio. 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