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第二章 Machine Learning for Kids

时间:2018-08-30 阅读:1221 回复:0
本帖最后由 GaleaWong 于 2018-8-31 16:04 编辑

第二章Machine Learning for Kids



    这是一个基于网站(https://machinelearningforkids.co.uk/),无需安装或复杂的设置即可使用的工具,该工具提供一个包括文本、数字或识别图像的培训机器学习系统和使用它们构建实际实践经验来介绍机器学习。机器学习简得来说是计算机学习如何从实例集合中执行任务,但却是一个涵盖各种技术和技术的广泛的术语,短短一本书是不可能讲述的完,所以在接下来的内容里,机器学习的部分会很简化。
无论是创建对文字识别项目,还是图像识别项目,甚至是数字识别项目,我们都是按照以下的操作来进行创建机器学习项目。


2.1 认识Machine Learning for Kids

操作

首页点击“Get started”开始进入机器学习的大门。


点击“Try it now”试用机器学习系统,进入到“Project”项目进行创作。



点击“+Add a new project”添加一个新的项目,创建一个项目。



填写好项目名,选择识别类别和识别语言后点击“CREATE”创建这个项目。项目名暂不支持中文。在“Language”语言选项中选择“Chinese(simplified)”简体中文。


在“Recognizing”识别类别内有三种选项“text”文字类别,“images”图像类别,“numbers”数字类别。
你想教计算机识别什么类型的东西?
对于单词、句子或段落,选择“文本”
对于照片、图表和图片,选择“图像”
对于数字或多个选择集合,选择“数字”


text”文字类别,机器学习系统可根据输入的文字进行学习,例如可以通过收集“善意”语句和“恶意”语句的示例,用来训练情感分析文本分类器。文字类别下有多种国家的语言可供选择。
images”图像类别,机器学习系统可根据输入的图像进行学习,例如可以收集汽车和杯子的不同示例,用来训练图像识别分类器。
numbers”数字类别,机器学习系统可根据输入的数字进行学习,例如可以收集你的朋友如何前往学校几个问题,用来训练出一个预测模型,预测不同年龄、离校距离和邻居朋友数的被测试者是如何前往学校。
回到我们主题,点击进入刚刚创建好的项目名“Smart classroom”智能教室。
依次执行这三个步骤“Train”训练,“Learn&Test”学习与测试和“Scratch”。



第一步“Train”训练按钮。
在这个功能里,你需要收集你想让电脑识别的例子。
以“智能教室”为例,我们需要教室设备能识别到我们的意图——“开关风扇”或“开关灯”。
点击“+Add new label”添加一个标签按钮,这个标签是我们接下来输入众多实例的一个识别标签,标签名只能是字母或数字。

第二步“Learn & Test”学习与测试按钮。
在这个功能里,如果在第一步“Train”训练中没有提供足够的实例或给出的实例单,这项功能不会提供进一步的操作,会提示你的实例数量不够多,种类单一。
若在第一步中收集实例的数量和种类都满足条件,则会出现“Train new machine learning model”训练新的机器学习模型按钮,进行机器学习模型的生成,这需要几秒至几分钟不等的时间。这里我们收集了有关“fan_on”开灯和有关“fan_off”关灯实例各五个。
学习训练完之后,会出现一个测试框,这里我们可以输入一些有关“关开风扇”的语句,例如:“太热了”、“热得想脱外套了”等意图是关风扇的语句,输入完后测试系统会判断我们的意图,如图所示系统认为我们想要开风扇,并且 下面有一个数值,这是这个模型的confidence信心,判断这个模型有多少信心识别到你的意图。
最后一步就是在Scratch上应用我们训练出来的机器学习模型了,点击“Scratch”按钮,如果我们在第二步中成功训练出了模型,则如图所示点击“Open in Scratch”打开Scratch
Scratch脚本区域的更多模块这,我们能看到亮着绿灯的积木块,这些都是能调用我们之前机器学习训练出来模型的积木块。
PS:亮绿灯表示这些经过机器学习训练的积木块是可以用,黄灯表示等候,红灯表示不可用。
打开了Scratch后,在上一步的页面会有一个扩展积木的URL,如图所示。这个URL可以在更多模块的“Load Experimental Extension”中进行引用。


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