开玩乐,在移动端也能进行机器学习?做物体识别?TensorFlow on Android?

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最近中美之间因为贸易战闹得很不愉快。美国非常鸡贼啊,掐死了高新科技这条路,这样一来我们依赖美国专利技术的行业就非常难受。但是,虽然美国这次做的很不地道,可也让我们更清楚的看到了掌握技术的重要性,以及迫切性。

所以当条子跟我说中国肯定会大力扶持人工智能,未来人工智能的岗位将会非常火的时候,我就信了一半。条子是我们新来的同事,跟我一块儿做人工智能头条。他负责找资源,我负责把控和产出内容。

上周五我正听 Staring at you 沉迷工作呢,条子突然拔掉我耳机跟我说,哎你知道不,现在移动端也可以玩机器学习了?我愣了几秒钟,Staring at 他那张脸,真想拿起桌子上的BB8,和他脑袋比个软硬。

作为人工智能的一个重要分支,机器学习已经发展成为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。并且被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

就算完全不了解机器学习是个啥的人,也能看得出来,上述的每个领域都涉及到大量的数据采集和分析,普通PC的算力都不一定搞的定。你看比特币挖矿现在都需要专门的强大算力的机器,甚至已经发展成了一门生意。指望在移动端做机器学习?我手上这台Pixel 2还不得炸了?

结果就在今天,他甩给我一张图给我:

我愣了几秒钟。一看是个针对零基础的AI课程,9块9,不到半碗面的价格,就买了看看,发现确实讲的很零基础……通过一个实例入手,安装部署开发环境开始,一步一步跟着操作,最后完成一个Demo项目。典型的得体和盔壳(Dirty and quick),优点就是上手门槛低,入门快。缺点就是不系统。

面向的人群是:

  1. 机器学习初学者
  2. TensorFlow 初学者
  3. 计算机视觉初学者

还提供了详细的代码实现。比如获取到TensorFlowInferenceInterface的对象之后,在这个对象上面输入图片数据并获取识别结果:

原来我想的只是在在移动端进行模型训练,这个显然是不可能实现的。但其实只需要利用服务端的海量数据和计算资源训练好的模型,部署到移动端,只利用移动端的计算能力来进行推理,这个是可以实现的。

原文发布于微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker)

原文发表时间:2018-08-03

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