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零代码美食分类模型开发

人工智能的定义

  • 人工智能是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力
  • 人工智能最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测

什么是机器学习

机器学习为人工智能提供了基础,机器学习就是一种使用数据来训练软件模型的技术。

监督学习

从给定的训练数据集(历史数据)中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。
监督学习的训练集需要包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。

回归

线性回归举例:假设有一项健康运动的研究调查,通过手腕传感器收集一些健身者的数据,比如性别、身高、体重、年龄、心率、运动时长、体温、消耗的卡里路数据,现在要利用这些数据来预测罗西锻炼所消耗的卡里路。

什么是图像分类

图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。图像分类顾名思义就是一个模式分类问题,它的目标是将不同的图像,划分到不同的类别,实现最小的分类误差。总体来说,对于单标签的图像分类问题,它可以分为跨物种语义级别的图像分类,子类细粒度图像分类,以及实例级图像分类三大类别。

常见图像分类应用场景

  1. 智能手机的相册分类:根据时间地点或场景等进行简单分类
  2. 电商图像检索应用:根据用户上传的商品图片来搜索类似的商品
  3. 医疗影像识别应用:判断医疗影像中病灶的类别,帮助医生诊断

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图像分类原理

  • 在传统的计算机视觉领域,使用 人工设计的特征提取器 来做图像分类。
  • 在深度学习领域,采用 神经网络 来进行图像分类,自动提取图像特征。

一站式AI开发平台 ModelArts

  1. 首先用户需要采集好数据,上传到ModelArts上并进行数据处理(数据筛选和数据标注等)
  2. 使用标注好的数据进行模型训练(自己在线写算法、使用预置算法或使用自动学习。对于新手,可以零基础使用预置算法和自动学习来训练模型)
  3. 将训练好的模型导入到模型库中进行管理,可以进行版本管理和精度评估等等
  4. 部署(使用)模型到生产环境,如网页在线服务(如淘宝拍照搜索商品),边缘服务(部署到具有算力的设备或边缘服务器上使用)等

自动学习 VS 预置算法

自动学习和预置算法都是零代码编程,对新手非常友好。前面我们已经讲到,先要对我们收集的数据进行处理,处理后进行模型训练,在这个模型训练环节需要使用到的就是我们后台的算法(高手可以自己写)。自动学习的后台算法是类似AutoML的算法,而预置算法的后台算法是ResNet50、SSD、FasterRCNN、YoloV3等。

当自动学习训练出来的模型精度不高的时候,并且他无法调参和挑选算法。这个时候我们可以使用预置算法来训练模型,因为我们有很多选择,更具有灵活性!

学习任务(包含图解过程)

01-零代码美食分类模型开发←戳我查看实战教程

02-使用ResNet50预置算法基于海量数据训练美食分类模型←戳我查看实战教程

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参考资料

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