Întrebări frecvente despre învăţarea automată

Învăţarea automată este utilizată în multe dintre aplicaţiile şi serviciile cu care le interacţionaţi zilnic. Este pur şi simplu un termen care descrie modul în care un computer analizează date, apoi face previziuni sau oferă sugestii pe baza a ceea ce învaţă.

Ca exemplu general de învăţare automată, o aplicaţie de e-mail poate muta automat toate mesajele de la un anumit expeditor în folderul Spam. Computerul analizează datele incluse în e-mailurile dvs. şi prezice, din modelele pe care le descoperă, probabilitatea ca mesajele de la un anumit expeditor sau domeniu să fie spam. Apoi, acţionează pe baza previziunii respective şi mută mesajele din Mesaje primite.

Când etichetaţi un mesaj ca „e-mail nedorit”, computerul poate să înveţe din acest lucru şi să se îmbunătăţească, semnalizând automat e-mailurile nedorite. De-a lungul timpului, computerul poate lua în considerare mai multe date pentru a se perfecţiona constant la realizarea unei anumite activităţi. Acest proces de îmbunătăţire prin experienţă este învăţarea automată.

Cu învăţarea automată, programele şi dispozitivele pe care le utilizaţi se perfecţionează în furnizarea unui serviciu personalizat de-a lungul timpului. De exemplu, cu cât folosiţi mai mult software-ul de recunoaştere a vocii, cu atât software-ul vă înţelege vocea şi funcţionează mai bine.

La Adobe, putem folosi învăţarea automată pentru a vă ajuta să deveniţi mai eficienţi şi creativi. De exemplu, putem utiliza învăţarea automată pentru a vă ajuta să vă organizaţi şi editaţi imaginile. Cu ajutorul recunoaşterii obiectelor în Lightroom, am putea să etichetăm automat toate fotografiile câinelui dvs. În Photoshop, învăţarea automată ne-ar putea ajuta să identificăm imagini care pot fi prea întunecate şi să ajustăm automat luminozitatea pentru dvs.

De asemenea, putem utiliza învăţarea automată pentru a face sugestii dependente de conţinut. De exemplu, dacă lucraţi la o machetă UI, Photoshop ar putea sugera automat pictograme pentru butonul de imagini din Stock. Acest tip de sugestii dependente de conţinut pot deveni mai relevante pentru activitatea dvs. atunci când Photoshop învaţă din datele dvs. mai mult decât din datele generice disponibile pe internet.

Putem analiza conţinutul pe care îl trimiteţi şi îl primiţi sau modul în care stocaţi fişiere utilizând serviciile cloud. Nu accesăm fişierele stocate local, pe computerul dvs. Pentru învăţare şi pentru a ne îmbunătăţi algoritmii, utilizăm datele din fişierele, jurnalele de activitate şi feedbackul direct de la dvs.

De exemplu, este posibil să utilizăm recunoaşterea modelelor pe fotografiile dvs., identificând toate imaginile cu câini şi etichetându-le automat pentru dvs. Dacă selectaţi una dintre aceste fotografii şi indicaţi că nu include un câine, utilizăm această informaţie pentru a ne perfecţiona la identificarea imaginilor cu câini.

Puteţi găsi o prezentare a modului în care Adobe poate utiliza informaţiile asociate cu dvs. în Centrul de confidenţialitate Adobe. Putem utiliza informaţiile colectate pe care le obţinem de la învăţarea automată pentru a îmbunătăţi în general produsele şi serviciile noastre.

Putem analiza conţinutul pe care îl trimiteţi şi îl primiţi sau modul în care stocaţi fişiere utilizând serviciile cloud. Nu accesăm fişierele stocate local, pe computerul dvs. 

Adobe tratează cu seriozitate confidenţialitatea dvs. Informaţiile obţinute prin învăţarea automată nu pot fi folosite pentru a vă crea din nou conţinutul dvs. sau orice informaţii cu caracter personal.

Puteţi găsi o prezentare a modului în care Adobe poate utiliza informaţiile asociate cu dvs. în Centrul de confidenţialitate Adobe.

Dacă preferaţi ca Adobe să nu vă analizeze fişierele pentru a fi utilizate pentru învăţarea automată, pentru a executa acţiuni şi a face sugestii, puteţi să dezactivaţi oricând procesul de învăţare automată.