Fais Lonelyman yang bergantung pada kehidupan cyber nya

Membandingkan Layanan Computer Vision

2 Men-bac

Pendahuluan

Beberapa waktu yang lalu kita melihat beberapa acara spektakuler yang di gaungkan para petinggi web besar seperti Google, Microsoft, dan Amazon. mereka saling beradu teknologi terutama teknologi Computer Vision atau bisa kita singkat CompV (singkatan buatan sendiri lol).

Hubungan Computer vision

Semua yang berhubung dengan kelanjutan kecerdasan buatan pasti membutuhkan Computer Vision, dimana Computer Visionr adalah sebuah bidang interdisipliner yang berhubungan dengan bagaimana komputer dapat dibuat untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi dari gambar digital atau video . Dari perspektif teknik , komputer berusaha untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang dapat dilakukan oleh sistem visual manusia .(dikutip wikipedia)

Tetapi kita tidak akan membahas cara kerjanya lebih tepatnya kita akan membuat perbandingan antara Top 3 layanan penyedianya antara lain

  • Azure Custom Vision
  • Clarifai Vision
  • Google Cloud AutoML

Mungkin saat ini hanya itu yang menyediakan free trial (*mencoba meresapi gratisan)

Persiapan Dataset

Disini kita akan menggunakan karakter anime sebagai bahan komparasi, awalnya ingin mencoba lebih dari 100 karakter tetapi ada permasalahan pada penyedia layanan trial tersebut (lol) sehingga ada beberapa layanan yang akan di uji coba harus menggunakan data seadanya

Tersedia 10 kategori dan 400 lebih gambar yang akan menjadi sample, tetapi hampir seribu yang di terima layanan Clarifai

 

Azure Custom Vision

Azure Custom vision yang dimiliki sang maha gerbang alias Microsoft merupakan layanan pay as go dimana mereka menyediakan layanan gratis untuk

  • 2 projek
  • 5.000 olahan gambar per projek
  • 10.000 prediksi dari computer vision

yang perlu dilakukan hanya mengupload gambar dan beberapa info tag dan abrakadabra… model yang akan kita gunakan pun siap

Sementara itu UI Azure cukup simple dan tidak menjelaskan informasi lengkap saat menampilkan list. jika ingin analisis lebih lanjut kamu bisa mengklik pada URL tag. maka otomatis Layanan Azure akan memberikan prediksi otomatis berdasarkan data yang telah diberikan sebelumnya

 

Gambar yang berkotak merah menjelaskan adanya relasi kemiripan antar gambar berdasarkan persentasi tetapi ada masalah pada beberapa gambar yang dimana sang layanan gerbang ini sempat salah dalam menentukan karena ada gambar yang sedikit mirip hampir menjadi top 1

Clarif.ai

Clarifai merupakan layanan yang terbilang baru dan solo tanpa bantuan raksasa raksasa web (lmao) yang berdiri pada tahun 2013 meskipun saat pertama kali mencoba harus rela tidak bisa mencicipi fitur yang disajikan

Jika panel radio “Concepts Mutually Exclusive” sebelah diaktifkan kita dapat langsung menjalankan model yang telah kita upload sebelumnya dengan mengklik tombol “Train Mo…”. Setelah beberapa menit kemudian layanan akan memberikan detail dari prediksi yang telah dilakukan dan hasilnya akan menjadi tabel lengkap dengan penjelasannya

Uniknya disini berbeda dengan Azure disini kita diberi tampilan matriks yang jika orang awam akan kesulitan membacanya tetapi sangat berguna jika mengerti. contohnya For example, disini kelihatan asuna salah diprediksi sebagai asahina_mikuru duplikasi. dari perspektif manusia, ini dapat dimaklumi karena keduanya memiliki rambut dan warna mata yang mirip

 

Quick Comparison

Untuk biar lebih cepat kita dapat membandingkan dengan gambar yang sama untuk yang ga tau ini karakter apa ? bisa kita kasih tag “aragaki_ayase”.

Azure Custom Vision memberikan hasil yang salah. Seharusnya tag ini berada di posisi ke 5 dengan kemungkinan 5,7%, namun demikan tidak adil jika membandingkan ini dengan yang lain sejak hasil yang ditampilkan merupakan model domain terbuka

 

Clarifai memberi hasil yang benar (aragaki_ayase) dengan probabilitas 0,59 (dari 1). Selain itu, layanan ini menampilkan beberapa tag umum seperti llustration (0.97), woman (0.96), fun (0.94), fashion (0.94), young (0.93), dan face (0.90).

Kesimpulan

Azure Custom Vision saat ini masih dalam mode pratinjau, jadi ini akan menjadi perjalanan yang mengasyikkan untuk melihat apakah ia mampu mengejar pesaing pasar saat ini atau tidak. Untuk UI nya sendiri Azure Custom Vision cukup sederhana dan mudah digunakan, tetapi pada saat yang sama, ia tidak memiliki fleksibilitas untuk user yang lebih modern. Sebagai contoh, Clarifai memungkinkan pengguna untuk menentukan apakah konsep tersebut saling eksklusif dan apakah masalahnya ada dalam lingkungan tertutup. Tabel dan grafik sangat membantu untuk memahami bottleneck (ketidakcocokan) model saat ini.

Kinerja model Clarifai tidak diragukan lagi bagus. Akurasi top-1 untuk 10 kategori adalah sekitar 95,2%, jauh melampaui Azure Custom Vision (77,4%) di bawahnya . Harap dicatat bahwa eksperimen ini hanya membandingkan akurasi tingkat atas-1 dalam lingkungan yang saling eksklusif. Dari percobaan lain di sini, sementara Clarifai memberikan hasil pelabelan yang sangat baik, Kalian mungkin ingin mempertimbangkan layanan lain jika kamu memiliki persyaratan yang berbeda untuk proyek masing masing.

 

Fais Lonelyman yang bergantung pada kehidupan cyber nya

Update WP King Grabber Plugin

Fais
1 Men-bac

Pentingnya UTM Campaign

Fais
1 Men-bac

Instalasi ReamJS

Fais
19 Det-Bac