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[爆卦]classification應用是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇classification應用鄉民發文沒有被收入到精華區：在classification應用這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 classification應用產品中有15篇Facebook貼文，粉絲數超過5萬的網紅軟體開發學習資訊分享，也在其Facebook貼文中提到， --課程已於 2020 年 6 月更新-- 在本課程中，將採用一種非常有條理的、一步一步的方法來建立您所需要的所有理論，以瞭解支援向量機是如何真正運作的。 講師將使用邏輯迴歸( Logistic Regression )作為起點，這是你作為一名機器學習的學生學到的第一件事情。 因此，如果你想理...

　同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過2,030的網紅數位時代Official，也在其Youtube影片中提到，公司簡介 艾陽科技成立於2014年，為AI影像辨識整體解決方案台灣領導新創公司，應用AI在專業影像管理、城市交通分析、科技執法管理等領域，年均營收約億元新台幣，主要客戶為跨國企業及政府，提供大範圍高階影像管理、AI智慧影像及感測器辨識完整套裝方案，與各國品牌商、電信商及大型承包商結盟，提供智慧城市規...

「classification應用」的推薦目錄

classification應用 在 湯姆營養師 Instagram 的精選貼文

2021-08-18 09:49:57

大家好今天要跟大家分享的是加工食品到底好不好 首先我們必須先說一下加工食品，主要就是食品或食材為了『不同的功能性』，而透過『不同的加工技術』而成的食品，而功能性大致上就有 🥫延長保存 🥫調整口味 🥫增加便利性 🥫增加營養價值 這幾種而加工技術大致上可以有 🔪物理加工 🧬化學加工 🦠微生物加工 ➡...

classification應用 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Instagram 的最讚貼文

2021-07-06 05:58:15

好開心！ 新貨到手！ 俐媽一直奔走， 終於拿到今年新學期新發行的龍騰、三民、翰林課本， 高效率威俐英文編輯團隊花兩天趕工， 終於催生了110上學期的暑期課小單字本 三升一孩子， 如果你報名了暑期課， 第一堂課就會領到講義+這本小單字本， 別看它小， 它威力無窮 ♾️ ♾️ ♾️ 三大版本的1～...

classification應用 在 Mιѕѕ Cυкιєє ? Instagram 的最佳貼文

2020-05-03 17:56:55

#良心小店 #黃店 這裡有原隻炸軟殼蟹”砸”住啲意粉㗎！😯 How often do you see one whole soft shell crab sits on a plate of pasta? * 見網上評語話這間啲意粉不錯，但聽說這間分店15號結業，所以週六就過來試下。餐廳內的環境很舒...

  • 軟體開發學習資訊分享

    classification應用 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

    2020-07-06 15:30:04
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    --課程已於 2020 年 6 月更新--

    在本課程中，將採用一種非常有條理的、一步一步的方法來建立您所需要的所有理論，以瞭解支援向量機是如何真正運作的。

    講師將使用邏輯迴歸( Logistic Regression )作為起點，這是你作為一名機器學習的學生學到的第一件事情。 因此，如果你想理解這門課程，只需要對邏輯迴歸(有一個好的直覺，並通過擴充套件，對直線、平面和超平面的幾何學有一個好的理解。

    從這 9 小時的課程，你會學到

    ✅ 將支援向量機( SVMs )應用於實際應用程式: 影象辨識、垃圾郵件檢測、醫療診斷和迴歸分析( regression analysis )

    ✅ 從頭開始(基本幾何)理解支援向量機背後的理論

    ✅ 利用拉格朗日對偶(Lagrangian Duality)推導核心支援向量機

    ✅ 理解二次規劃( Quadratic Programming )是如何應用到支援向量機

    ✅ 支援向量迴歸

    ✅ Polynomial Kernel,，Gaussian Kernel，和 Sigmoid Kernel

    ✅ 基於支援向量機建立自己的 RBF 網路和其它神經網路

    https://softnshare.com/support-vector-machines-in-python/

  • 吹著魔笛的浮士德

    classification應用 在 吹著魔笛的浮士德 Facebook 的最佳解答

    2020-02-25 23:16:52
    有 121 人按讚

    【吃飽太閒】從實戰角度思考《想見你》劇中，光實科技旗下「尋找世界上的另一個自己」 Application 的可行性
    　
    #本文只會提及該劇第一集前十分鐘的內容
    　
    最近被逼著一起看《想見你》，看了幾集以後覺得有件事情實在是在意得不得了。
    　
    女主角所在的公司，準備在資訊月展出一個名為「尋找世界上的另一個自己」的應用程式，用戶只要上傳自己的照片，就可以在世界的另一個角落，找到那位與自己長的一模一樣，但又不是自己的另一個自己。
    　
    不少人應該聽過一種怪談，如果某天在街上遇見「另一個自己」，那表示自己的生命可能快要走到了盡頭。
    　
    這種怪談現象同時也被稱為「Doppelganger」，傑克葛倫霍也曾演出一部類似情節的電影，叫作《雙面危敵》。
    　
    姑且不論光實科技推出這個應用到底是為了什麼，以及商業價值究竟何在，但總之看了員工「阿脫」在劇中的簡報以後，忍不住想要認真探討一下這款應用程式的可行性，以及可能遇到的障礙。
    　
    --
    　
    從第一集開頭的實機演示畫面中可以發現，所謂「尋找世界上的另一個自己」的操作介面相當簡單，包括了：
    　
    - 姓名輸入欄
    - 年齡輸入欄
    - 性別
    - 上傳照片
    - 確定
    - 返回首頁
    　
    輸入照片後的結果頁也是相當簡單，包括了：
    　
    - 你的照片
    - 他的照片
    - 最相似的照片
    - 分享結果
    - 儲存結果
    - 重新搜尋
    　
    而根據阿脫的簡報指出，這個軟體在找出和你最相似的照片的同時，透過 AI 演算法排除所有你自己的照片，包括你的親戚朋友，進而列出「另一個你」的結果。
    　
    總之，合理判斷這是一款使用單因子人臉辨識機制的應用軟體；由於介面上需要手動輸入性別與年齡，所以並沒有 Age and Gender Estimation 功能存在。
    --
    　
    人臉辨識（不是人臉偵測）的基本流程為 Face Detection -> Feature Extraction -> Facial Recognition.
    　
    拆開來看的話
    　
    Source Input（以這支應用來看，只有單一圖片）
    　
    Pre-Processing
    　
    Face Detection -> Face Region Segmentation
    　
    Feature Extraction
    　
    Face Classification -> Facial Recognition
    　
    Result Output
    　
    由於只有上傳一張照片的關係，因此為了取得最佳結果，那必然只能以正面自然表情且無任何遮蔽物的照片去搜尋，才能取得結果。（就是身份證照片的角度啦）
    　
    所以，最終的最佳辨識結果一定也是以相同角度照片為主，為了達到找尋另一個自己的目的，就必須要追求 100% 的準確度。
    　
    那麼，在 False Acceptance Rate (不是你，卻認成你)與 False Rejection Rate (明明就是你，卻不認識你)的設定上就就必須仔細調校了。
    　
    若將人臉辨識的閾值(信心值)調到極高，那麼除非世界上的另一個自己，在差不多的光照環境下，以差不多的距離，差不多的解析度拍了一張角度差不多的照片，剛好上傳到可以被撈取的網路空間上，不然可能搜個半天也找不到任何與自己相像的人。
    　
    那麼如果閾值調低一些些，低於 99% 的話呢？
    　
    假定把應用程式的使用範圍鎖在台灣好了，先不說會搜出一堆和自己不那麼像且不相干的照片，有更大的機率是會撈出自己所有的照片。
    　
    當然，我們相信阿脫有考慮過這點，因此他加入了「姓名」、「性別」與「年齡」這三個變因來做篩選。
    　
    只要撈出來的影像有和自己姓名相同的，就全部濾除掉，如此一來就只會剩下和自己相像，但又不是自己的照片了。
    　
    可是，問題在於，那使用者得要先把所有「網路上含有自己的照片」都標記上本名、性別、拍攝時的年齡才行，前面提過，從那兩個欄位來看，光實科技的這支應用是沒有 Age and Gender Estimation 的。（當然，他們可以跟 Omron 或是 NEC 拿一下 SDK 來整合一下就好）
    　
    就算都標記上本名了，也得先去 Facebook 上將那些所有朋友上傳並「可能含有自己」的照片都標記上名稱才行，不然根本無法過濾。
    　
    再者，由於過濾的機制包含了「姓名」的關係，如果「另一個自己」上傳照片時沒有標記任何名字，那如何知道在信心值趨近於 100% 的狀況下篩選出來的照片，是自己忘記標名字的照片，還是那是另一個不屬於自己的自己的照片？
    　
    信心值的設定一直是一大難題，而這也是之前 Amazon 的人臉辨識應用 Rekognition 被 ALCU 質疑的原因，設的太低就容易誤判，設的太高會發現什麼鬼影都找不到，徒勞無功。
    　
    因此光實科技的「尋找世界上的另一個自己」，在實務應用上還有很大一段路要走，但是資訊月上展示玩玩還是還不錯的，正如劇中同事所說的：「不管如何，它可以用來替我們收集各種使用者數據。」
    　
    就像微軟先前推出的「How Old Are You」一樣，年齡辨識結果準不準是一回事，但總之短短幾天就撈到幾百萬張免費的臉部資料是事實。
    　
    --
    　
    那麼，要如何透過人臉辨識應用來找到世界上的另一個自己呢？
    　
    首先要先有極度龐大的影像資料庫才行，而目前擁有最多此類寶貴資源且又有導入人臉辨識應用的企業，當屬 Facebook 了，或許不久的將來，他們真的會推出這樣的服務吧。
    　
    在這之前，還是先讓人臉辨識系統來幫你找找朋友最像哪個 AV 女優吧：https://h9856.gameqb.net/2020/02/blog-post_70.html

  • 吹著魔笛的浮士德

    classification應用 在 吹著魔笛的浮士德 Facebook 的精選貼文

    2020-02-25 23:16:52
    有 122 人按讚


    【吃飽太閒】從實戰角度思考《想見你》劇中，光實科技旗下「尋找世界上的另一個自己」 Application 的可行性
    　
    #本文只會提及該劇第一集前十分鐘的內容
    　
    最近被逼著一起看《想見你》，看了幾集以後覺得有件事情實在是在意得不得了。
    　
    女主角所在的公司，準備在資訊月展出一個名為「尋找世界上的另一個自己」的應用程式，用戶只要上傳自己的照片，就可以在世界的另一個角落，找到那位與自己長的一模一樣，但又不是自己的另一個自己。
    　
    不少人應該聽過一種怪談，如果某天在街上遇見「另一個自己」，那表示自己的生命可能快要走到了盡頭。
    　
    這種怪談現象同時也被稱為「Doppelganger」，傑克葛倫霍也曾演出一部類似情節的電影，叫作《雙面危敵》。
    　
    姑且不論光實科技推出這個應用到底是為了什麼，以及商業價值究竟何在，但總之看了員工「阿脫」在劇中的簡報以後，忍不住想要認真探討一下這款應用程式的可行性，以及可能遇到的障礙。
    　
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    從第一集開頭的實機演示畫面中可以發現，所謂「尋找世界上的另一個自己」的操作介面相當簡單，包括了：
    　
    - 姓名輸入欄
    - 年齡輸入欄
    - 性別
    - 上傳照片
    - 確定
    - 返回首頁
    　
    輸入照片後的結果頁也是相當簡單，包括了：
    　
    - 你的照片
    - 他的照片
    - 最相似的照片
    - 分享結果
    - 儲存結果
    - 重新搜尋
    　
    而根據阿脫的簡報指出，這個軟體在找出和你最相似的照片的同時，透過 AI 演算法排除所有你自己的照片，包括你的親戚朋友，進而列出「另一個你」的結果。
    　
    總之，合理判斷這是一款使用單因子人臉辨識機制的應用軟體；由於介面上需要手動輸入性別與年齡，所以並沒有 Age and Gender Estimation 功能存在。
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    人臉辨識（不是人臉偵測）的基本流程為 Face Detection -> Feature Extraction -> Facial Recognition.
    　
    拆開來看的話
    　
    Source Input（以這支應用來看，只有單一圖片）
    　
    Pre-Processing
    　
    Face Detection -> Face Region Segmentation
    　
    Feature Extraction
    　
    Face Classification -> Facial Recognition
    　
    Result Output
    　
    由於只有上傳一張照片的關係，因此為了取得最佳結果，那必然只能以正面自然表情且無任何遮蔽物的照片去搜尋，才能取得結果。（就是身份證照片的角度啦）
    　
    所以，最終的最佳辨識結果一定也是以相同角度照片為主，為了達到找尋另一個自己的目的，就必須要追求 100% 的準確度。
    　
    那麼，在 False Acceptance Rate (不是你，卻認成你)與 False Rejection Rate (明明就是你，卻不認識你)的設定上就就必須仔細調校了。
    　
    若將人臉辨識的閾值(信心值)調到極高，那麼除非世界上的另一個自己，在差不多的光照環境下，以差不多的距離，差不多的解析度拍了一張角度差不多的照片，剛好上傳到可以被撈取的網路空間上，不然可能搜個半天也找不到任何與自己相像的人。
    　
    那麼如果閾值調低一些些，低於 99% 的話呢？
    　
    假定把應用程式的使用範圍鎖在台灣好了，先不說會搜出一堆和自己不那麼像且不相干的照片，有更大的機率是會撈出自己所有的照片。
    　
    當然，我們相信阿脫有考慮過這點，因此他加入了「姓名」、「性別」與「年齡」這三個變因來做篩選。
    　
    只要撈出來的影像有和自己姓名相同的，就全部濾除掉，如此一來就只會剩下和自己相像，但又不是自己的照片了。
    　
    可是，問題在於，那使用者得要先把所有「網路上含有自己的照片」都標記上本名、性別、拍攝時的年齡才行，前面提過，從那兩個欄位來看，光實科技的這支應用是沒有 Age and Gender Estimation 的。（當然，他們可以跟 Omron 或是 NEC 拿一下 SDK 來整合一下就好）
    　
    就算都標記上本名了，也得先去 Facebook 上將那些所有朋友上傳並「可能含有自己」的照片都標記上名稱才行，不然根本無法過濾。
    　
    再者，由於過濾的機制包含了「姓名」的關係，如果「另一個自己」上傳照片時沒有標記任何名字，那如何知道在信心值趨近於 100% 的狀況下篩選出來的照片，是自己忘記標名字的照片，還是那是另一個不屬於自己的自己的照片？
    　
    信心值的設定一直是一大難題，而這也是之前 Amazon 的人臉辨識應用 Rekognition 被 ALCU 質疑的原因，設的太低就容易誤判，設的太高會發現什麼鬼影都找不到，徒勞無功。
    　
    因此光實科技的「尋找世界上的另一個自己」，在實務應用上還有很大一段路要走，但是資訊月上展示玩玩還是還不錯的，正如劇中同事所說的：「不管如何，它可以用來替我們收集各種使用者數據。」
    　
    就像微軟先前推出的「How Old Are You」一樣，年齡辨識結果準不準是一回事，但總之短短幾天就撈到幾百萬張免費的臉部資料是事實。
    　
    -\-\
    　
    那麼，要如何透過人臉辨識應用來找到世界上的另一個自己呢？
    　
    首先要先有極度龐大的影像資料庫才行，而目前擁有最多此類寶貴資源且又有導入人臉辨識應用的企業，當屬 Facebook 了，或許不久的將來，他們真的會推出這樣的服務吧。
    　
    在這之前，還是先讓人臉辨識系統來幫你找找朋友最像哪個 AV 女優吧：https://h9856.gameqb.net/2020/02/blog-post_70.html

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