Ang pagkatuto ng makina ay ibang uso kung saan nasa kasalukuyan kami at ipalagay na maaari naming samantalahin ito upang makakuha ng mas mahusay na mga rekomendasyon kapag nakikinig sa mga playlist ng musika sa Google Play Music. Kahapon ay nagkomento kami tungkol sa dula ng malaking G Gamit ang bagong pag-update at ang pag-aaral ng machine na mas makikilala tungkol sa iyo habang ginagamit mo ang application nang higit pa.
Ngayon nais mong gamitin ang engine na iyon para sa kung ano ang lahat ng mga litratong iyon na limitado ng resolusyon ng aparato o ng nabawasan na panloob na memorya ng isang aparato. Hindi nais ng Google na palampasin ang pagkakataon na lalong kinakailangan ang mga mas mataas na resolusyon na litrato, dahil hinihiling sa kanila ng mga screen, tulad ng mga smart TV o phablet. Iyon ang dahilan kung bakit mayroon ito ipinakilala ang diskarteng tinatawag na RAISR.
"RAISR: Mabilis at Tumpak na Larawan ng Super-Resolution"
Ito ay isang pamamaraan na nagsasama ng pag-aaral ng makina upang gumawa ng mga de-kalidad na bersyon ng mga imahe na may mababang resolusyon. Gumagawa ang RAISR ng mga resulta na maihahambing sa o mas mahusay kaysa sa magagamit na mga pamamaraan ng sobrang resolusyon, at pinapabuti pa rin ang oras ng pagganap ng 10 hanggang 100 beses. Ang bilis na ito sa proseso ay nagbibigay-daan sa kanila na magamit sa isang aparato nang real time. Kahit na sa paglaon, pipigilan ng diskarteng ito ang libangan ng mga jagged o aliasing artifact na mayroon sa mga imaheng may mababang resolusyon.
Sa loob ng ilang taon nagkaroon ng diskarteng tinatawag na upsampling, na gumagawa ng isang mas malaking imahe na may mas mataas na bilang ng mga pixel at mas mataas na kalidad ng imahe mula sa isang mababang resolusyon. Isang pamamaraan na gumagamit ng mga linear na pamamaraan na pumupuno sa mga halaga ng isang bagong pixel sa pamamagitan ng paggamit ng mga kombinasyon ng mga halagang pumapaligid dito. Mabilis ang pamamaraang ito sapagkat ang mga ito ay mga linear filter. Habang ang ginagawang mabilis sa kanila ay ginagawang mas hindi epektibo sa pagpapakita ng malinaw na detalye sa mas mataas na mga resulta sa resolusyon. Ang imahe sa ibaba ay nagpapakita ng perpektong ito.
Paano gumagana ang RAISR
Ginagamit ng RAISR ang machine pag-aaral na may isang pares ng mga imahe, isa sa mababang kalidad at isa sa mataas na kalidad, upang makahanap ng mga filter na, kapag pili na inilapat sa bawat pixel ng mas mababang resolusyon na imahe, muling likhain ang mga detalye na maihahambing sa kalidad ng orihinal. Ang RAISR ay maaaring "sanay sa dalawang paraan." Ang una ay isang direktang pamamaraan, kung saan ang mga filter ay natutunan nang direkta mula sa pares ng mga mababa at mataas na resolusyon na imahe. Ang iba pang pamamaraan ay pumasa sa isang filter na katulad ng "upsampler" na pamamaraan sa imahe ng mababang resolusyon at pagkatapos ay "natututo" ang mga filter ng ibinigay na pass at ang imahe ng mataas na resolusyon.
Anuman ang pamamaraan, ang mga filter ng RAISR sila ay "bihasa" alinsunod sa mga katangian ng "mga taluktok" na matatagpuan sa maliliit na mga patch ng mga imahe, tulad ng mga gradient ng kulay / ningning, naka-texture o patag na rehiyon at higit pa, na nailalarawan sa direksyon, kapangyarihan at pagkakaisa
Sa maikli, sa real time ang RAISR ay pipili at naglalapat ng pinaka-kaugnay na mga filter mula sa listahan ng mga natutunan mula sa bawat kalapit na pixel sa mababang imahe ng resolusyon. Kapag inilapat ang mga filter na iyon sa pinakapangit na kalidad ng imahe, muling likha ang mga detalye na maihahambing sa kalidad sa orihinal mataas na resolusyon. Ang ginagawa nito ay alisin ang mga nag-jagged na artifact tulad ng mga pattern ng Moire at marami pa.
Ngayon, ang paggamit ng pag-aaral ng makina, sa paglipas ng mga dekada ng pag-unlad sa imaging teknolohiya, ay pinagana ang pag-unlad sa pagproseso ng imahe na nakasalalay sa iba't ibang mga potensyal na benepisyo. Ang isa sa mga halimbawang ibinigay ng Google ay upang mapabuti ang kilos ng «kurot upang mag-zoom» o «kurot» sa telepono, na makakamit na maaari itong makuha, mai-save o magpadala ng mga imahe sa isang mas mababang resolusyon kaya't sa wakas ay naabot nito ang patutunguhan sa tamang, de-kalidad na resolusyon. Mangangahulugan ito ng isang mahusay na pag-save sa data na ginamit sa transfer at sa mga plano sa pag-iimbak.