Các vùng mà API sẽ tỏ ra hữu ích ngay lập tức

  • Tổ chức và phân tích hình ảnh chung

Nếu sản phẩm của bạn là trang chia sẻ ảnh người tiêu dùng, trang web chụp ảnh cổ tích, hoặc chỉ có rất nhiều hình ảnh đa dạng mà bạn muốn nhóm và tìm kiếm, bạn có thể thấy rằng việc ghi nhãn chung là đủ để tăng giá trị. Điều này cũng đúng nếu bạn đang cố gắng nắm bắt được nội dung trong một tập hợp lớn các hình ảnh (ví dụ: “những loại gì được hiển thị trên áp phích phim và các thể loại khác nhau?”).

  • Khả năng phát triển E-commerce

Các trang web thương mại điện tử thường kết thúc với nhiều SKUs nơi họ có ít thông tin về sản phẩm nhưng có thể có hình ảnh. Không có từ khóa văn bản, các sản phẩm này phần lớn không thể tìm thấy. Ngay cả việc ghi nhãn cơ bản, như “áo thun” hoặc “áo mùa hè” có thể tăng doanh thu bằng cách làm cho sản phẩm ẩn này trước đây có sẵn thông qua tìm kiếm, trình duyệt, đề xuất…

  • Sử dụng tiểu sử dữ liệu của hình ảnh

Có rất nhiều camera theo dõi an ninh / vật nuôi / em bé ở ngoài đó có thể làm được nhiều hơn với dữ liệu hình ảnh mà họ đang thu thập. Mặc dù nhiều ứng dụng sẽ cần các mô hình tùy chỉnh (ví dụ: giám sát trẻ em Nanit), có thể có một số có thể sử dụng các API chung này, ví dụ: nhận được báo cáo hàng ngày từ camera an ninh nói với tôi khi người gửi thư của tôi đến, các thành viên trong gia đình vào / ra, con chó hàng xóm đi dạo, vân vân.

  • Hiểu hành vi của người dùng để tương tác, giữ chân, bán hàng

Trong nhiều trường hợp, hãy hiểu thêm về hành vi sử dụng của khách hàng giúp bạn cung cấp trải nghiệm sản phẩm tốt hơn hoặc cơ hội để bán hàng. Nếu bạn có một sản phẩm nơi người dùng tải lên hình ảnh của chính họ, bạn có thể thấy những gì họ đang làm và cung cấp cách để tự động cải thiện hình ảnh, bán cho họ một phiên bản tốt hơn hoặc chỉ cần gắn thẻ người dùng bằng một nhãn hiệu giúp bạn tiếp thị họ tốt hơn hình thức marketing offline.

Những vùng mà các API này sẽ không đáp ứng được

  • Yêu cầu đặc biệt cao, hoặc không phổ biến

Nếu bạn có một trang web về công thức nấu ăn và cần biết liệu hình ảnh có nigiri, sashimi, hoặc maki trong đó, thì có thể bạn muốn sử dụng một mô hình tùy chỉnh. Một số nhà cung cấp đã cung cấp các mô hình cụ thể cho các yêu cầu khác nhau, ví dụ: Clarifai có các mô hình tùy chỉnh cho đám cưới, du lịch hoặc thực phẩm.

Có nhiều khả năng, nếu bạn có thể sản xuất một bộ sưu tập có chú giải đáng kể, bạn sẽ muốn mô hình phân loại của riêng bạn. Trong trường hợp này, bạn không nhất thiết phải bắt đầu từ đầu bằng cách xây dựng phân loại của riêng bạn, các nhà cung cấp khác nhau cũng cung cấp các API đơn giản để đào tạo phân loại với các ví dụ tích cực (ví dụ “đây là sashimi”) và các ví dụ tiêu cực (ví dụ: “như sashimi nhưng không phải nó”). Tôi đã không cố gắng làm điều này, nhưng tôi mong muốn nghe nếu những người khác đã tìm thấy chúng để làm tốt.

  • Độ chính xác là quan trọng

Tính chính xác về gắn thẻ chung phụ thuộc vào mức độ chi tiết mà trường hợp sử dụng của bạn cần. Tôi đã không thực hiện đánh giá độ chính xác định lượng, nhưng số liệu định tính nhỏ của tôi cho thấy bạn có thể có khoảng 80-90% (phạm vi rộng). Nếu bạn cần gắn thẻ chính xác cao, các mô hình này có thể là một khởi đầu tốt, nhưng bạn sẽ muốn tăng thêm nó với một số loại xét duyệt của con người. Trong những trường hợp này, Cloud Sight có thể là một giải pháp tuyệt vời, nhưng cũng tốt Mechanical Turkey, hoặc người mới tham gia vào vấn đề này như Spare5 (đây cũng là những giải pháp tuyệt vời để xây dựng đào tạo phân loại của riêng bạn).

Suy nghĩ riêng:

  • Các API ghi nhãn hình ảnh này có nên dùng không?
    Tôi thấy khó để có được một ý tưởng về bao nhiêu người đang thực sự sử dụng các API này trong sản xuất. Có một số tín hiệu, chẳng hạn như các chủ đề như thế này trên Hacker News, hoặc phần thảo luận khá sôi động trên các diễn đàn Azure, nhưng tôi đã không nghe thấy từ những người dùng hài lòng. Tôi thầm nói rằng đây là những trường hợp tôi mô tả ở trên, và do đó, sẽ đặt cược rằng chúng ta sẽ thấy các công ty tư nhân và cộng đồng tiếp tục cung cấp các dịch vụ này.
  • Hình ảnh có dán nhãn chung chung cho Google, MS, v.v …?
    Tôi không chắc chắn về nhãn dán chung chung, nhưng những gì tôi biết là những sản phẩm gateway tuyệt vời cho các công ty cuối cùng sẽ phát triển và muốn đầu tư nhiều hơn vào việc xây dựng các mô hình tùy chỉnh. Tại thời điểm đó, bạn có thể bắt đầu tận dụng Tensor Flow của Google hoặc các sản phẩm Azure khác của Microsoft để giúp xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình của riêng bạn; và đây là nơi đặt cược chiến lược dài hạn thật sự. Vì vậy, mặc dù dán nhãn hình ảnh chung chung có thể không phải là mục tiêu cuối cùng của việc kinh doanh, nhưng đó là một cách xứng đáng để chiếm được khách hàng tương lai.
  • Tôi rất thích nghe từ người dùng thực.
    Tôi tò mò muốn nghe từ những người cần các giải pháp gắn thẻ, và đã thử bất kỳ nhà cung cấp này. Trường hợp sử dụng của bạn là gì? Liệu bạn có dùng các nhãn APIs trước tiên hoặc bạn cần một giải pháp tùy chỉnh nhiều hơn? Bạn đã quyết định đi với những nhà cung cấp này hay không? Bạn đã làm gì với thay vào đó, và làm thế nào nó là làm việc cho bạn? Nếu bạn có khuynh hướng chia sẻ, tôi rất muốn nghe nhiều hơn, và có thể đăng một bài đăng blog cập nhật lên blog này.

Tham khảo khóa học lập trình web 6 tháng, đảm bảo 100% công việc đầu ra!

Nguồn: https://topdev.vn/blog/toi-da-rut-ra-kinh-nghiem-lap-trinh-gi-tu-du-an-dau-tien-cua-minh/


Hãy tham gia nhóm Học lập trình để thảo luận thêm về các vấn đề cùng quan tâm.

Bài viết liên quan

Leave a Reply

Your email address will not be published.

TÀI LIỆU DEV WORLD
Cẩm nang phát triển bền vững với nghề lập trình!