Cách tạo một Model AI nhận dạng hình ảnh siêu đơn giản

Xin chào các bạn, những năm gần đây chúng ta nghe nói nhiều đến thuật ngữ “AI” – trí tuệ nhân tạo và những ứng dụng của nó trong cuộc sống.

Và một trong những ứng dụng rất thiết thực đó là nhận dạng và phân biệt các đối tượng. Nhưng việc tiếp cận các công nghệ AI nói chung và các công nghệ nhận dạng và phân biệt đối tượng nói riêng không hề đơn giản.

Phần lớn, để có thể chuyên sâu trong lĩnh vực này, người ta phải có kiến ​​thức chuyên môn vững vàng.

Nhưng may mắn thay, hiện nay có rất nhiều dịch vụ cho phép người dùng tạo mô hình AI một cách không quá phức tạp (miễn là bạn có dữ liệu).

Và tất nhiên, trong bài viết này, tôi sẽ cùng bạn tạo ra một mô hình AI đơn giản hỗ trợ nhận dạng và phân biệt đối tượng (cụ thể là hình ảnh chó và mèo).

I. Làm thế nào để tạo một mô hình AI?

Đọc thêm:

• Công nghiệp 4.0 là gì? Điều này sẽ ảnh hưởng đến Việt Nam như thế nào?
• Cách mạng công nghiệp 4.0: Chuyển đổi số và nền kinh tế số của Việt Nam

#đầu tiên. Chuẩn bị dữ liệu

Có thể cho rằng, dữ liệu là phần quan trọng nhất của các bài toán nhận dạng và phân biệt đối tượng nói riêng và các bài toán về AI nói chung.

Trong bài viết này, tôi sẽ xây dựng một mô hình AI hỗ trợ nhận dạng và phân biệt chó và mèo. Dưới đây là 10 bức ảnh dữ liệu về chó Pitpull mà tôi đã chuẩn bị.

Tiếp theo là bộ 10 hình ảnh về các loài mèo khác nhau.

# 2. Dữ liệu đào tạo

+ Bước 1: Bạn truy cập vào trang: https://teachablemachine.withgoogle.com/ như hình bên dưới.

Trên thực tế, đó là một dịch vụ miễn phí của Google – nơi bạn có thể đào tạo và xây dựng các mô hình AI nhanh chóng và dễ dàng mà không cần phải viết mã bất cứ thứ gì.

Tại đây, bạn có thể tạo 3 loại dự án nhận dạng khác nhau:

1. Nhận biết và phân biệt các đối tượng qua ảnh (ảnh và video).
2. Nhận dạng và phân biệt bằng âm thanh (audio).
3. Nhận biết các chuyển động và hình dạng.

+ Bước 2: Trong bài viết này, mình sẽ tạo mô hình AI để nhận biết và phân biệt chó mèo qua hình ảnh nên mình sẽ chọn tính năng đầu tiên (Image Project)

+ Bước 3: Sau đó, cũng có hai tùy chọn, ở đây tôi chọn Standard Image Model

+ Bước 4: Trong bước tiếp theo, chúng tôi sẽ tải lên dữ liệu đã chuẩn bị ở bước trước.

Xin lưu ý rằng bạn cần tạo trước hai lớp (đối tượng), tương ứng với hai tập dữ liệu. Ví dụ, mặt hàng này tôi có hai lớp Chó và Mèo như hình bên dưới.

Tải xuống dữ liệu cho đối tượng Chó.

Tải xuống dữ liệu cho đối tượng Mèo.

Cần lưu ý: Bạn có thể thêm các đối tượng bằng cách nhấp vào nút: Add a class

+ Bước 5: Sau khi tải toàn bộ dữ liệu, bạn chỉ cần nhấp vào Train Model để bắt đầu quá trình đào tạo dữ liệu.

Lưu ý rằng bạn không nên tắt tab này trong khi đào tạo dữ liệu, nếu không quá trình đào tạo sẽ kết thúc.

Về cơ bản, việc đào tạo này vẫn diễn ra trên CPU máy tính của bạn, chỉ có thuật toán là do Google sử dụng thôi các bạn ạ.

+ Bước 6: Quá trình luyện tập này diễn ra nhanh hay chậm còn tùy thuộc vào cấu hình máy tính cũng như tập dữ liệu của bạn có lớn hay không.

Bình thường sẽ tương đối nhanh!

# 3. Mẫu kiểm tra sau khi đào tạo

Sau khi đào tạo thành công, chúng tôi sẽ có một mô hình. Bạn có thể kiểm tra (xác minh) mô hình bằng hai cách: trực tiếp sử dụng máy ảnh hoặc tải ảnh lên để kiểm tra.

Trong bài viết này, tôi sẽ sử dụng tải lên hình ảnh (chọn tùy chọn File) như sau:

Đây là ảnh trong bộ dữ liệu huấn luyện (Training) nên kết quả chính xác 100%.

Bây giờ khi tôi chụp một hình ảnh không phải là một phần của tập dữ liệu huấn luyện, kết quả sẽ giảm xuống với độ chính xác 99% (vẫn là một tỷ lệ cao với tập dữ liệu nhỏ hơn của tôi).

Còn với mẫu “Dog” thì sao, kết quả sẽ là 100% nếu mình up ảnh Pitbull nhưng nếu bạn up ảnh không phải Pitbull thì tỷ lệ này chắc chắn sẽ giảm.

#4. Xuất mô hình

Tất nhiên, trang web này không được tạo ra để chúng ta giải trí, nhưng chúng ta hoàn toàn có thể kết xuất mô hình sau khi đào tạo và sau đó tích hợp nó vào các hệ thống khác.

Vì nội dung này khá dài nên mình sẽ cùng các bạn khám phá trong một bài viết khác. Như hình dưới đây, nếu bạn là người am hiểu về web, bạn có thể xuất mã Javascript và nhúng vào trang web của mình rất dễ dàng.

II. Phần kết

Ok, vì vậy trong bài viết này tôi sẽ đồng hành cùng các bạn tạo một mô hình AI siêu đơn giảnhoàn toàn không phải là một dòng mã.

Các bước khó như thuật toán và xử lý dữ liệu đã được cung cấp bởi dịch vụ của Google

Nhưng nếu bạn muốn sử dụng mô hình này cho hệ thống của mình, bạn bắt buộc phải tìm một cách mới để tích hợp.

Tôi sẽ cùng các bạn tìm hiểu thêm về sự tích hợp này trong các bài viết sau. Hẹn gặp lại các bạn!

CTV: Nguyễn Đức Cảnh – Blogchiasekinthuc.com