学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

奴的自我修养,教你如何机器学习识别的品种

之前我进行过一个简单的机器学习实验,来判断图像是否为墨西哥卷饼。 使用相同的基于云的认知机器学习技术 Custom Vision,我想处理一个更复杂的场景。 如何机器学习算法能否判断的品种? 记住,机器学习的目的是为了让算法识别以前未见过的新信息,而不是寻找精确的匹配。 最后,我确保每个品种至少收集5张图像,因为这是在Custom Vision上创建的标签所需的图像数量。 但是,有些常见的品种有超过20张图像,而一些不常见的品种只有6张左右的可用图像。 ? 每个品种有不同数量的训练图像 这可能会导致识别结果产生偏差,但至少我们意识到算法中的潜在偏差。 这比我预想的要好,鉴于它不仅仅是识别该图像是否为。 对于没有受过训练的人来说,判断品种间的细微差异也是很困难的。 以半信半疑的态度,我打算用之前从未见过的图像对算法进行测试。 结论 给定粗略的训练集,经过训练的算法在特定的条件下能够很好的判断的品种。 然而,对于没有训练过的项目,该算法表现的不太好,例如如何区分和非的动物。

1.5K80

机器学习 | 狗大战

建议阅读时长 8 分钟 前言 对于机器学习来说,数据的重要性无可厚非,大部分处理机器学习的问题都是在处理数据,包括数据的清洗,归一化等,好的数据质量能大大提高模型的预测性能 但是对与初学者来说,数据变得不那么重要 ,因为学习机器学习主要学习算法思想以及如何实现,要善于站在前人的肩膀上对于计算机视觉领域,前辈们已经创建许多非常强大的图片数据集,如 Image-net: 『http://www.image-net.org Keras 中有许多数据集,包括用来做二分类的 IMDB 数据集、多分类的路透社数据集、做回归的波士顿房价数据集等,而本文要介绍的是二分类的图片数据集,狗数据集,原始数据可以在 Kaggle 官网上进行下载 狗大战开始 机器学习的一般步骤是: 准备数据 数据预处理(检查数据、数据归一化、将数据转换成张量等) 建立模型 查看精度和损失 预测 保存模型 # 导入包 import os, shutil import ,而真正训练的时间并不是很长,之后会介绍几种方法,不仅能提升训练精度,也能让训练的时间可能的短,即使你没有 GPU 来加速 在本公众号回复 机器学习 即可获取狗大战的程序、数据集、模型、训练数据等!

1.1K20
  • 广告
    关闭

    热门业务场景教学

    个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程,多款云服务器20元起。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别

    前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现、狗的识别。 1、数据预处理 数据集各有12501张和狗的图像,先对这些图像进行尺寸统一和颜色处理。 平衡,我的意思是每个班级都有相同数量的例子(相同数量的狗和)。如果不平衡,要么将类权重传递给模型,以便它可以适当地测量误差,或者通过将较大的集修剪为与较小集相同的大小来平衡样本。 如果我们继续进行更多的epoches,我们可能会做得更好,但我们应该讨论我们如何知道我们如何做。 应该看到一个通知:TensorBoard 1.10.0 at http://H-PC:6006 (Press CTRL+C to quit)“h-pc”是机器的名称。打开浏览器并前往此地址。

    37220

    现在,你可以撸机器

    怎么能只甘心云吸! ? 机器来也 谁又不喜欢小汪? 拜托,今年可是狗年。养不了真狗,能不能养个机器狗?嗯,理论上可以。波士顿动力、宇树科技、浙江大学都已经先后发布了令人惊叹的机器狗。 当然能买到的还有索尼重新推出的机器狗AIBO,尽管很贵,但起码能买了。 那,怎么办? 不急,一只新的机器现在来了。 不是哆啦A梦那个样,而是酷酷的非常有极客范~ 这个机器喵摸起来是这样的~ 不止这样,这个机器还能玩“dog style”(字面意思)。 ? 被捏住后脖子拎起来时,机器格外听话~ ? 而且这个机器依靠摄像头双眼,还能识别并追踪你的脸,也就是一直盯着你看,并且和你打招呼(以招财的方式)。接入亚马逊Alexa后,还能展开语音对话~ ? 解密OpenCat 到底是哪里来的机器? 李荣忠最初搞机器可能只是出于爱好,不过搞到这个地步,他自己有了别的计划。一方面他在申请专利,另一方面他成立了公司准备商业化。 所以,目前他不打算对这个机器进行开源。

    71750

    如何通过TTL调试光

    作者:Sebao@知道创宇404实验室 序 言 总所周知,光是现在每个家庭必备的一款设备,但是光背面写的账号密码,只是普通用户权限,会限制很多功能。 这篇文章讲述,如何通过TTL调试的方法获取光超级管理员的权限。 这里先看一下拆下来的光板子是什么样子的。 ? TTL调试我们首先要找出 GND,RX,TX。从图中可以看到,已经标识出了 GND,RX,TX的接口,就需要通过USB转TTL小板串口读取固件。 0x03 烽火光 和上述步骤一样,首先拆开光找到 GND,RX,TX。这个板子人性化的已经标明了GND,RX,TX。 ? 0x04 长虹光 和上述步骤一样。 ? 因为这里没有针孔,所以需要焊接杜邦线到板子上,以便于固定杜邦线。 ? USB端连接上电脑。 ?

    1.7K80

    揭秘图像识别,告诉你机器如何“看见”这个世界

    看懂一个东西对人类来说很容易,但是对机器来说却是很难的,这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理,告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别,从而“看见”这个世界。 ? 在接下来的内容里,我们将要探究图像识别技术所面临的问题和挑战,探寻图像识别技术原理并分析科学家是如何用一种特殊的神经网络来解决图像识别技术这一挑战的。 ? 这样的处理加工对一个相对强大的机器来说还是可行的;但是,如果需要处理更大的图像,假设是500*500像素的图像,那么机器所需的数据输入和参数数量就会大大增加,增加到难以想象的地步。 卷积神经网络的内在秘密 卷积神经网络究竟是如何筛选出不必要的图像连接的呢?秘密就在于两个新添的新型图层——卷积层和汇聚层。 不过,许多API已经实现了在没有内部计算机视觉或机器学习专家的帮助下,完成图像识别的收集工作。

    79320

    机器学习-手写数字识别

    据说,在命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言的第一个程序,那么手写数字识别就是机器学习的hello,world了,学习的东西不经常复习的容易忘记,因此在这里记录一下。 ---- 最初学习机器学习的时候,我自己先做的其实是线性回归和逻辑回归,但是我用自己创建的函数和数据一直不能很好的让结果去拟合数据,所以不是成功的代码,还是需要在多研究一下。 关于机器学习的视频,我个人推荐吴恩达和李宏毅的视频,结合起来看可能会很乱,但是理解到的话,还是会很清晰的。 要进行手写数字识别,首先需要数据,然后在定义一个神经网络来对数据进行训练,然后把训练好的权重和模型保存起来,在另外的程序调用,并拿来测试你想要测试的图片,看看训练的结果是不是比较正确。 就这样一个机器学习的helloworld就做好了。

    62320

    脸”识别技术来了!野生大熊猫面部已被成功“认出”

    动物面部识别,已成功应用在“国宝”身上。 据称,这是全国首次结合超短波传输和“脸”识别技术,实现荒野监测实况无线传输野生大熊猫视频。 除此之外,“脸”人工智能识别系统在对大量卧龙大熊猫历史图片的学习后,能通过动物面部识别筛选出大熊猫,从而可以帮助管理局更好的了解大熊猫的行为。 不仅如此,该系统还可以学习识别其它物种,有望在未来可以实现对卧龙所有野生动物进行识别。 卧龙管理局表示:“甚至可以通过局部画面识别物种,并对数据识别筛选分类入库,统计出一个区域内一段时间野生动物的活动情况,这样减少了后期花费大量时间人工进行整理,将有效提高工作效率。”

    23410

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 机器翻译

      机器翻译

      腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券