L’apprendimento automatico non dovrebbe essere la soluzione ideale per ogni attività. Considera il principio KISS come ho fatto per il rilevamento della firma
In questo articolo presento un caso di studio che dimostra che il machine learning non dovrebbe essere la soluzione ideale per ogni attività. Anche tecniche più semplici potrebbero dare buoni risultati e sono più facili da implementare.
Caso di studio: rilevamento della firma
Immaginiamo di avere una pila di contratti e di dover sapere se sono firmati o meno. Questo scenario prevede il rilevamento della firma, ovvero l’identificazione affidabile se una firma appare in una posizione specifica o meno, presupponendo che si conosca già la posizione approssimativa in cui dovrebbe trovarsi una firma (ad esempio, sud-est). Nell’antichità questo compito veniva svolto binarizzando l’immagine e contando i pixel neri in un’area. Se è presente una firma, il conteggio dei pixel neri supererebbe una soglia. Ma nel 2023, come potremmo farlo diversamente?
L’approccio dell’apprendimento automatico
Utilizzeremmo Messa a terraDino, che è un modello di rilevamento di oggetti a scatto zero all’avanguardia. L’input del modello è un’immagine combinata con un prompt, mentre l’output è costituito da rettangoli che indicano potenziali posizioni con punteggi di confidenza associati. Sebbene a prima vista questa possa sembrare una soluzione ideale, ci sono alcune limitazioni che vale la pena considerare. Proviamolo con tre diversi suggerimenti: “firma”, “scrittura” e “scarabocchio”.
Fonte: towardsdatascience.com
