Criação de pipeline de modelo de classificação de imagens com AutoML

• A Daangn Market desenvolveu um modelo de reconhecimento de imagens para determinar se uma foto é “não relacionada à compra e venda de itens usados” ou “sensual”

• Uso do Google Cloud AutoML Vision Edge

→ Fornece recursos básicos de rotulagem de imagens na WebUI

→ Filtra automaticamente fotos duplicadas

→ Excelente UI de avaliação de modelos

• Estratégia para criação do dataset: colaboração com a equipe de operações, busca por palavras-chave, uso de imagens semelhantes e de posts semelhantes

• Implantação do modelo criado no servidor e no cliente: TF Serving AWS EKS & TF Lite

• Automação do pipeline: Kubeflow

"Desta vez aplicamos o AutoML apenas ao modelo de classificação de imagens,

mas, se outros tipos de modelos necessários para o serviço forem oferecidos com AutoML, teremos prazer em usá-los.

O fato de o desenvolvimento do modelo ter sido automatizado já foi ótimo, mas achei realmente muito conveniente não precisar de nenhuma codificação nas etapas de “pré-processamento de dados”, “avaliação do modelo” e “implantação do modelo”.

Como quase não houve código escrito além do código do pipeline, o trabalho de manutenção também foi minimizado."