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“AI自動提取特征”的簡易范例*

作者:高煥堂時間:2020-05-27來源:電子產品世界收藏

  高煥堂?(臺灣銘傳大學、長庚大學?教授)

本文引用地址:http://www.mzugvc.icu/article/202005/413614.htm

*:本文里的圖片引自妮圖網和百度圖片。

0 引言

在人與之間,最典型的協同合作模式是:由人們去觀察而萃取特征,然后依據該特征進行分類,這稱為:人工提取特征。此外還有進一步的合作模式:讓自己來學習萃取特征,并且進行分類。這稱為:自動提取特征。

本文將借由很簡單的范例來展示“自動提取特征”,以便充分發揮各種AI模型的特色,來促進特征提取的效率。

  1 人工提取特征

  1.1

  由于人人對于周遭的現象(或事)都具有觀察、分類和萃取特征的天賦,所以人人都可以把這項智能和能力傳授給AI。其中,最關鍵的是要把“分類與特征之關聯性”傳授給AI(如圖1)。

微信截圖_20200603133059.png

  人人都有天賦的分類能力。例如,您看到一群三角形,會區分為“正三角形”與“倒三角形”兩個類別。接下來,從“正三角形”類別里,萃取其內含各三角形的共同特色與表征(簡稱:特征),如圖2所示。

微信截圖_20200603133117.png

  同時,也從“倒三角形”里,萃取其特征(即共同的特色和表征),如圖3所示。

微信截圖_20200603133109.png

  接下來,就來把人們的智能示范給AI,引導AI來領悟和歸納之。那么,AI如何領悟呢?AI模仿人類的歸納性推理,從觀摩人類的示范里,自我歸納出“類別與特征”之相關聯的規律,并且牢牢記住它。

  此時可以利用Excel來表達出人們腦海里的智能,以便引導AI自我觀摩學習。于是就可以把上述智能安排于Excel工作表里。然后按下“學習”按鈕來指示AI展開自我學習了。大約經過十幾秒鐘之后,AI就會告訴您:”我學習“完成了”(如圖4)。

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  以上就幫您復習了上一章的主要內容 [1-2] ,讓您更清晰地領悟到了,當您傳授更完整的智能給AI之后,AI與您的智能越一致,雙方越能心心相印,因而雙方的協同合作就越流暢完美了。

  1.2 協同合作:由人提取特征、A I分類

  一旦AI學習完成了,就能順從人們的心意而去完成:【特征→分類】的任務了。例如,您可以在Excel畫面輸入特征值:[1, 1]。然后,按下“AI分類”按鈕。這時AI就會讀取這些特征值,并依據它的智能來進行分類,然后告訴您:“我預測它是一個倒三角形”。如圖5所示。

微信截圖_20200603133205.png

  以上說明了人與AI最典型的協同合作模式。接下來,將介紹更密切的分工合作模式:讓學習自動提取特征,人們就不必去做萃取特征的工作了,就更輕松了。

  2 AI自動提取特征

  現在可以進一步傳授更多智能給AI,讓AI可以代替人們現在的工作:人工提取特征。于是,就來說明如何教導AI去自動提取特征。這樣,人們就不必去萃取特征了,只需要示范心中的分類給AI看,來引導AI自我學習如何提取特征。例如,只要把人們腦海里的“正三角形”與“倒三角形”兩種類,示范給AI即可了。不必人工提取特征了,真是太輕松了呀(如圖6)。

微信截圖_20200603133212.png

  同樣,也要讓AI委屈一些,由AI向人們學習,從觀摩人們的示范中,自我觀察,提取特征,并進行分類。這樣,AI就能幫忙人們更多了。這樣,人們只需要示范腦海里的分類給AI看就可以了。

  2.1

  由于人們不必做提取特征的事了,只需要示范“分類”就可以了。也就是,只需要示范一堆正三角形圖片,以及一堆倒三角形圖片就可以了。例如,在本范例里,把圖片放在電腦的c:/oopc/t_data/tarin1/檔案夾里。在這個/train1/檔案夾里,又包含了2個小檔案夾:1_正三角形,2_倒三角形(如圖7所示)。其中的 /1_正三角形/ 里有一堆圖片,如圖7。

微信截圖_20200603133220.png

  另外,在 /2 倒三角形/ 里也有一堆圖片,如圖8。

微信截圖_20200603133227.png

  這個時候,您已經將一群三角形圖片預先“分類”了。包括2類:

  正三角形:示范圖片放在c:/oopc/t_data/train1/1_正三角形/里。

  倒三角形:示范圖片放在c:/oopc/t_data/train1/2_倒三角形/里。

  接下來,就可以把您的上述關于分類智能,呈現于Excel的工作表里?,F在,請您按下“準備”按鈕,這些圖片名稱會呈現于Excel畫面上。如圖9。

微信截圖_20200603133242.png

  準備好了考卷(即圖9里的所有三角形圖片)和答案(即圖9的分類值),就請您按下點選“工作表2”,出現另一個畫面。接著,按下“Train”按鈕,開始引導AI展開自我學習了。AI就依據考卷和答案的指引,先去觀察c:/oopc/t_data/train1/里兩個類別的所有圖片,并且自動提取其特征。然后,自動歸納出“類別與特征”之相關聯的規律,并且牢牢記住它。

  大約經過幾分鐘之后,AI就會告訴您:“我學習完成了”,如圖10。

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  當您傳授更多智能給AI,它就更聰明了,也就能幫您更多事情,您就更輕松了。

  2.2 協同合作:A I自動提取特征(并分類)

  一旦AI學習完成了,就能順從人們的心意而去完成:【觀察→特征→分類】的任務了。在此范例里,于c:/oopc/檔案夾里已經有了一些圖片??扇我馓暨x1張三角形圖片,來讓AI觀察,提取特征,并進行分類。例如,選取im037.jpg圖片,并且按下“Show”,就會呈現出這圖片,如圖11。

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  接著,請您按下“Predict”,AI就會去觀察這張圖片、自動提取特征,并進行分類。然后輸出如圖12。這時AI告訴您:“我有98%的信心判斷這是一個倒三角形”。

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  以上是拿幾何三角形的分類來示范給AI觀摩,引導AI自我學習、提升智能。然后基于這項智能去觀察三角形圖片,自動提取特征,并進行分類。

  3 結語

  大家都知道深度學習的特色就是:自動提取特征。然而如何引導AI自我學習,獲得智能來進行自動提取特征,是一項重要議題。所以本文借由一個簡易的范例,讓您更多發揮豐富的想象力和創意,來傳授更多智能給AI,讓人與AI分工合作更為自然流暢。

  參考文獻:

  [1] 高煥堂.遷移學習:共享AI智慧的途徑[J].電子產品世界,2020(3):85-88.

  [2] 高煥堂.AI協作的設計模式[J].電子產品世界,2020(4):88-90.

 ?。ㄗⅲ罕疚膩碓从诳萍计诳峨娮赢a品世界》2020年第06期第85頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。)



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