{"id":22448,"date":"2021-07-25T16:52:10","date_gmt":"2021-07-25T14:52:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini\/"},"modified":"2021-07-25T16:52:10","modified_gmt":"2021-07-25T14:52:10","slug":"clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nycwebdesign.eu\/webdesign\/clip-italian-estendere-la-classificazione-delle-immagini\/","title":{"rendered":"CLIP-Italian: estendere la classificazione delle immagini"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p>Una delle applicazioni pi\u00f9 tipiche del <a href=\"https:\/\/www.html.it\/guide\/machine-learning\/\">machine learning<\/a> \u00e8 quella della <strong>classificazione<\/strong>. Gli input di un classificatore possono essere immagini, testi, suoni, video o qualsiasi altro oggetto rappresentabile in qualche modo come sequenza numerica.<\/p>\n<p>Un modello in grado di classificare elementi viene generalmente <strong>addestrato su un dataset<\/strong> di elementi (detto <em>training set<\/em>). Ogni elemento di tale insieme \u00e8 etichettato con una classe. Se il modello \u00e8 di buon livello, sar\u00e0 in grado di <strong>generalizzare<\/strong>, e quindi di classificare correttamente in una delle classi gi\u00e0 viste nel training set, anche elementi che non ha mai visto.<\/p>\n<p>La capacit\u00e0 di generalizzazione pu\u00f2 per\u00f2 essere ulteriormente estesa, facendo s\u00ec che un modello sia addirittura in grado di classificare oggetti in <strong>classi non viste durante la fase di training<\/strong>. Questa sorta di \u201cestremizzazione\u201d del concetto di classificazione \u00e8 ci\u00f2 che cercano di ottenere i ricercatori che si occupano di <strong>zero-shot learning<\/strong>.<\/p>\n<h2>CLIP, un modello per lo zero-shot learning<\/h2>\n<p><strong>CLIP<\/strong> \u00e8 forse il modello di machine learning attualmente pi\u00f9 avanzato, in grado di apprendere in modo efficiente non soltanto le classi osservate in fase di training, ma anche di associare concetti visuali alle relative rappresentazioni testuali. Di fatto, ci\u00f2 <strong>mette insieme le immagini e le loro descrizioni<\/strong>, unendo la classificazione delle immagini con l\u2019analisi del linguaggio naturale.<\/p>\n<p>CLIP \u00e8 una <strong>rete neurale<\/strong> che pu\u00f2 essere inserita entro diversi contesti applicativi. Pu\u00f2 essere infatti utilizzata sia per effettuare una classificazione (estendendo il dominio ad un numero di classi anche molto maggiore di quello originariamente usato per il modello), sia per semplificare la ricerca di immagini a partire da una descrizione testuale.<\/p>\n<h2>CLIP-Italian: la versione italiana di CLIP<\/h2>\n<p>Pochi giorni fa, alcuni ricercatori italiani hanno messo a punto una interessante estensione di CLIP, che permette di eseguire sia una classificazione \u201czero-shot\u201d, sia un task di ricerca (<em>image retrieval<\/em>) a partire da <strong>frasi in italiano<\/strong>.<\/p>\n<p>Il lavoro di definizione di <strong>CLIP-Italian<\/strong>, che \u00e8 gi\u00e0 stato reso <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/clip-italian\/clip-italian\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">disponibile su HuggingFace<\/a>, ha richiesto la raccolta di un dataset di circa 1,4 milioni di immagini, ognuna delle quali associata ad una descrizione in italiano. La preparazione del dataset ha coinvolto in parte una traduzione automatica (al fine di riutilizzare dataset preesistenti, ma in altre lingue), ma sono stati usati anche dati originali.<\/p>\n<p>CLIP-Italian \u00e8 stato costruito a partire dal modello pre-addestrato <em>Italian BERT<\/em> (versione destinata alla lingua italiano di BERT, uno dei pi\u00f9 noti modelli di <abbr title=\"Natural Language Processing\">NLP<\/abbr>), unitamente ad un modello di OpenAI gi\u00e0 usato per CLIP, destinato all\u2019apprendimento delle immagini.<\/p>\n<p>I risultati mostrati sul repository del progetto (pubblicamente accessibile tramite <a href=\"https:\/\/github.com\/clip-italian\/clip-italian\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener nofollow noreferrer\">GitHub<\/a>) permettono di apprezzare la qualit\u00e0 del modello, ad esempio per 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>Fonte<\/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 pi\u00f9 tipiche del machine learning \u00e8 quella della classificazione. 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