猫也能明白系列

转载 慕村4449338 2020/3/26 5:31:41

猫也能明白系列

深度学习之计算机视觉入门

第 1 天,前言

本次目标

学习AI有一段时间了,发现资料很多,
但是,
1,要么资料太过于简单,只是片段,学完以后无法动手;
2,资料过于研究算法,学习几个月,还是没搞明白整体。
因此,特意写这篇文章,供有以下需求的同学参考。
1,希望快速的在代码中使用图像识别;
2,希望快速的了解图像识别完整流程;
如果你是希望了解以上两点,那你找对地方了,别忘了加关注。
但是这里,暂时不会关注太多算法,如果您希望做算法研发,
建议您阅读由 Ian Goodfellow 等编写等“Deep Learning”。
https://en.wikipedia.org/wiki/Ian_Goodfellow

学习深度学习的原因

原因或许因人而异,但有以下几点是比较重要的:
1,大势所趋
在这几年里面,AI创新公司大量产生,这里面有水分,有泡沫,
但是,也有大量AI应用开始进入我们生活,未来毫无疑问,会
更多。特别是量子计算的并行计算能力加上AI算法,一旦技术
成熟,会产生颠覆性的效果。就在我写这个文章时,3月9日,
量子计算加AI项目,Google正式宣布,可以参考以下链接。
https://www.tensorflow.org/quantum
2,对每个人的影响
见到有很多仅仅是因为兴趣爱好而学习的,但实际上仅仅这个
理由是不够的,实际上,将来会有很多工作被AI所取代,不管
个人是欢迎还是不欢迎,这个时间点已经近在眼前,不出意外,
10年以内,这是领域会出现颠覆性的新创公司,按照目前国内
追求眼前利益的氛围,这家公司很有可能又是国外公司。
对于我们这些普通人,很有必要做好准备。至少了解正在发生的
事情是什么,说不定,您能坐上接下来的这次风口。

图像识别概要

图像识别的算法

用最简单的话来描叙深度学习的算法?相当于五笔字形输入法。
识别过程:
把一个个小零件合并起来,就是深度学习中的每一层网络在做的
事情。每一层网络会从最小单位零件开始,一层层拼装到最后的
图像。
学习过程:
学习过程就相当于了解每个零件应该是什么样子,这里是算法的
核心。这里不在展开。

使用图像识别的过程

1,建立神经网络模型
这个过程通过使用已经标示好的数据集,训练神经网络
2,在代码里面使用模型
使用已经训练好的模型,这个部分与普通代码没有太大
区别。
在后续的文章里,我们会一起实际动手实验,看看现在的图
像识别有多强大。

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