本文導(dǎo)讀

從零帶你了解深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)的7大應(yīng)用方向，包括：數(shù)字識(shí)別、圖像識(shí)別、圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、文本分類(lèi)、聊天機(jī)器人。
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1. 數(shù)字識(shí)別

數(shù)字識(shí)別是計(jì)算機(jī)從紙質(zhì)文檔、照片或其他來(lái)源接收、理解并識(shí)別可讀的數(shù)字的能力，目前比較受關(guān)注的是手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是一個(gè)典型的圖像分類(lèi)問(wèn)題，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于匯款單號(hào)識(shí)別、手寫(xiě)郵政編碼識(shí)別等領(lǐng)域，大大縮短了業(yè)務(wù)處理時(shí)間，提升了工作效率和質(zhì)量。

2. 圖像識(shí)別

圖像識(shí)別，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)，是應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的一種實(shí)踐應(yīng)用。 現(xiàn)階段圖像識(shí)別技術(shù)一般分為人臉識(shí)別與商品識(shí)別，人臉識(shí)別主要運(yùn)用在安全檢查、身份核驗(yàn)與移動(dòng)支付中；商品識(shí)別主要運(yùn)用在商品流通過(guò)程中，特別是無(wú)人貨架、智能零售柜等無(wú)人零售領(lǐng)域

圖像的傳統(tǒng)識(shí)別流程分為四個(gè)步驟：圖像采集→圖像預(yù)處理→特征提取→圖像識(shí)別。圖像識(shí)別軟件國(guó)外代表的有康耐視等，國(guó)內(nèi)代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學(xué)中指將遙感圖像進(jìn)行分類(lèi)的技術(shù)。

3. 圖像分類(lèi)

圖像分類(lèi)，根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類(lèi)別的目標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái)的圖像處理方法。它利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的每個(gè)像元或區(qū)域劃歸為若干個(gè)類(lèi)別中的某一種，以代替人的視覺(jué)判讀。

常用的分類(lèi)方法：

• 基于色彩特征的索引技術(shù)：色彩是物體表面的一種視覺(jué)特性,每種物體都有其特有的色彩特征,譬如人們說(shuō)到綠色往往是和樹(shù)木或草原相關(guān),談到藍(lán)色往往是和大?；蛩{(lán)天相關(guān),同一類(lèi)物體往拍幾有著相似的色彩特征,因此我們可以根據(jù)色彩特征來(lái)區(qū)分物體.用色彩特特征進(jìn)行圖像分類(lèi)一可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方圖的方法.由于色彩直方圖具有簡(jiǎn)單且隨圖像的大小、旋轉(zhuǎn)變化不敏感等特點(diǎn),得到了研究人員的廠(chǎng)泛關(guān)注,目前幾乎所有基于內(nèi)容分類(lèi)的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)都把色彩分類(lèi)方法作為分類(lèi)的一個(gè)重要手段,并提出了許多改進(jìn)方法,歸納起主要可以分為兩類(lèi)：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。
• 基于紋理的圖像分類(lèi)技術(shù)：紋理特征也是圖像的重要特征之一,其本質(zhì)是刻畫(huà)象素的鄰域灰度空間分布規(guī)律由于它在模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了豐富的研究成果,因此可以借用到圖像分類(lèi)中。
• 基于形狀的圖像分類(lèi)技術(shù)：形狀是圖像的重要可視化內(nèi)容之一在二維圖像空間中,形狀通常被認(rèn)為是一條封閉的輪廓曲線(xiàn)所包圍的區(qū)域,所以對(duì)形狀的描述涉及到對(duì)輪廓邊界的描述以及對(duì)這個(gè)邊界所包圍區(qū)域的描述.目前的基于形狀分類(lèi)方法大多圍繞著從形狀的輪廓特征和形狀的區(qū)域特征建立圖像索引。關(guān)于對(duì)形狀輪廓特征的描述主要有:直線(xiàn)段描述、樣條擬合曲線(xiàn)、傅立葉描述子以及高斯參數(shù)曲線(xiàn)等等。
• 基于空間關(guān)系的圖像分類(lèi)技術(shù)：在圖像信息系統(tǒng)中,依據(jù)圖像中對(duì)象及對(duì)象間的空間位置關(guān)系來(lái)區(qū)別圖像庫(kù)中的不同圖像是一個(gè)非常重要的方法。因此,如何存貯圖像對(duì)象及其中對(duì)象位置關(guān)系以方便圖像的分類(lèi),是圖像數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一個(gè)重要問(wèn)題。而且利用圖像中對(duì)象間的空間關(guān)系來(lái)區(qū)別圖像,符合人們識(shí)別圖像的習(xí)慣,所以許多研究人員從圖像中對(duì)象空間位置關(guān)系出發(fā),著手對(duì)基于對(duì)象空間位置關(guān)系的分類(lèi)方法進(jìn)行了研究。早在1976年,Tanimoto提出了用像元方法來(lái)表示圖像中的實(shí)體,并提出了用像元來(lái)作為圖像對(duì)象索引。隨后被美國(guó)匹茲堡大學(xué)chang采納并提出用二維符號(hào)串(2D一String)的表示方法來(lái)進(jìn)行圖像空間關(guān)系的分類(lèi),由于該方法簡(jiǎn)單,并且對(duì)于部分圖像來(lái)說(shuō)可以從ZD一String重構(gòu)它們的符號(hào)圖,因此被許多人采用和改進(jìn),該方法的缺點(diǎn)是僅用對(duì)象的質(zhì)心表示空間位置;其次是對(duì)于一些圖像來(lái)。

4. 目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)，也叫目標(biāo)提取，是一種基于目標(biāo)幾何和統(tǒng)計(jì)特征的圖像分割。它將目標(biāo)的分割和識(shí)別合二為一，其準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性是整個(gè)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要能力。

它將目標(biāo)的分割和識(shí)別合二為一，其準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性是整個(gè)系統(tǒng)的一項(xiàng)重要能力。尤其是在復(fù)雜場(chǎng)景中，需要對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理時(shí)，目標(biāo)自動(dòng)提取和識(shí)別就顯得特別重要。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理的廣泛應(yīng)用，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤研究越來(lái)越熱門(mén)，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)跟蹤定位在智能化交通系統(tǒng)、智能監(jiān)控系統(tǒng)、軍事目標(biāo)檢測(cè)及醫(yī)學(xué)導(dǎo)航手術(shù)中手術(shù)器械定位等方面具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

5. 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

6. 文本分類(lèi)

文本分類(lèi)用電腦對(duì)文本集(或其他實(shí)體或物件)按照一定的分類(lèi)體系或標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)標(biāo)記。 它根據(jù)一個(gè)已經(jīng)被標(biāo)注的訓(xùn)練文檔集合, 找到文檔特征和文檔類(lèi)別之間的關(guān)系模型, 然后利用這種學(xué)習(xí)得到的關(guān)系模型對(duì) 新的文檔進(jìn)行類(lèi)別判斷 。文本分類(lèi)從基于知識(shí)的方法逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛诮y(tǒng)計(jì) 和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

詞匹配法：詞匹配法是最早被提出的分類(lèi)算法。這種方法僅根據(jù)文檔中是否出現(xiàn)了與類(lèi)名相同的詞（頂多再加入同義詞的處理）來(lái)判斷文檔是否屬于某個(gè)類(lèi)別。很顯然，這種過(guò)于簡(jiǎn)單機(jī)械的方法無(wú)法帶來(lái)良好的分類(lèi)效果。

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要一批由人工進(jìn)行了準(zhǔn)確分類(lèi)的文檔作為學(xué)習(xí)的材料（稱(chēng)為訓(xùn)練集，注意由人分類(lèi)一批文檔比從這些文檔中總結(jié)出準(zhǔn)確的規(guī)則成本要低得多），計(jì)算機(jī)從這些文檔中挖掘出一些能夠有效分類(lèi)的規(guī)則，這個(gè)過(guò)程被形象的稱(chēng)為訓(xùn)練，而總結(jié)出的規(guī)則集合常常被稱(chēng)為分類(lèi)器。訓(xùn)練完成之后，需要對(duì)計(jì)算機(jī)從來(lái)沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的文檔進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，便使用這些分類(lèi)器來(lái)進(jìn)行。

7. 聊天機(jī)器人

近日，人工智能研究公司OpenAI推出的一款名為ChatGPT的聊天機(jī)器人火遍全球。ChatGPT不僅能流暢地與人對(duì)話(huà)，還能寫(xiě)代碼、找Bug、做海報(bào)、構(gòu)建虛擬機(jī)等等。

從整體技術(shù)路線(xiàn)上來(lái)看，ChatGPT使用了GPT-3.5大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM，Large Language Model），并在該模型的基礎(chǔ)上引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)Fine-turn預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型。這里的強(qiáng)化學(xué)習(xí)采用的是RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），即采用人工標(biāo)注的方式。目的是通過(guò)其獎(jiǎng)勵(lì)懲罰機(jī)制（reward）讓LLM模型學(xué)會(huì)理解各種NLP任務(wù)并學(xué)會(huì)判斷什么樣的答案是優(yōu)質(zhì)的（helpfulness、honest、harmless三個(gè)維度）。

8. 書(shū)籍推薦（包郵送書(shū)5本）

《21個(gè)項(xiàng)目玩轉(zhuǎn)PyTorch實(shí)戰(zhàn)》

PyTorch 是基于 Torch 庫(kù)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，它主要由 Meta（原 Facebook）的人工智能研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)，在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。本書(shū)介紹了簡(jiǎn)單且經(jīng)典的入門(mén)項(xiàng)目，方便快速上手，如 MNIST數(shù)字識(shí)別，讀者在完成項(xiàng)目的過(guò)程中可以了解數(shù)據(jù)集、模型和訓(xùn)練等基礎(chǔ)概念。本書(shū)還介紹了一些實(shí)用且經(jīng)典的模型，如 R-CNN 模型，通過(guò)這個(gè)模型的學(xué)習(xí)，讀者可以對(duì)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)有一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)，對(duì)于基本的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)原理有一定的了解。另外，本書(shū)對(duì)于當(dāng)前比較熱門(mén)的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)也有一定的介紹，方便讀者拓寬視野，掌握前沿方向。

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