AI攝像頭-人工智能算法實(shí)現(xiàn)過程主要步驟
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,各行各業(yè)對(duì)AI的需求日益增長。然而,許多企業(yè)在應(yīng)用AI時(shí)面臨一個(gè)共同的問題:如何將通用的AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為符合自身需求的定制化解決方案?下面級(jí)大家介紹AI攝像頭-人工智能算法識(shí)別物體的過程具體可以分為以下幾步：
第一步：構(gòu)建問題，選擇模型
首先需要明確具體的任務(wù)，例如對(duì)圖片進(jìn)行分類，根據(jù)這個(gè)目標(biāo)為計(jì)算機(jī)選擇和構(gòu)建合適的數(shù)學(xué)模型。
第二步：采集數(shù)據(jù)
機(jī)器的學(xué)習(xí)內(nèi)容是數(shù)據(jù)，因此我們需要采集大量的數(shù)據(jù)，例如大量不同物體的圖片。
第三步：特征提取
對(duì)采集到的大量的圖片進(jìn)行特征提取。特征是指顏色、形狀等可以對(duì)事物的某些方面的特點(diǎn)進(jìn)行刻畫的數(shù)字或?qū)傩浴２煌奶卣鲗?duì)于分類的效果會(huì)有很大的影響。例如用具有四條腿這個(gè)特征就沒辦法區(qū)分貓和狗，因?yàn)樗鼈兌加兴臈l腿。因此需要根據(jù)物體和數(shù)據(jù)本身具有的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出合理有效的特征來區(qū)分，這個(gè)過程叫做特征提取。
第四步：標(biāo)注數(shù)據(jù)
根據(jù)設(shè)計(jì)好的特征，人工地給數(shù)據(jù)標(biāo)注上真實(shí)類別，告訴機(jī)器具有哪些特征的是什么物體?；蛘哌\(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器自動(dòng)提取特征。
第五步：訓(xùn)練模型
輸入的數(shù)據(jù)做好標(biāo)記后機(jī)器就可以根據(jù)這些標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，找到合適的分類模型。在這里我們把用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集合稱為訓(xùn)練集。
第六步：驗(yàn)證模型
訓(xùn)練完成后，為了測試模型的性能，我們給機(jī)器提供另一份它沒見過的測試集里面的圖片，看看它的分類準(zhǔn)確率，然后不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，選擇一個(gè)表現(xiàn)最好的模型。
第七步：應(yīng)用模型
然后就是實(shí)際應(yīng)用模型，讓其大顯身手的時(shí)候了。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，首先提取它的特征，然后將這些特征輸入到訓(xùn)練好的模型中，就能根據(jù)這些特征做出預(yù)測，判斷是那種物體。