安装完成后,世界总算清净了。
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齐凡一通谷哥搜索后,对机器学习有了初步的概念。
再结合刚刚许阳的话--识别数字的原理。
本质上就是从图像中提取特征,然后再分析特征做出判断。
那么从图像中提取特征自然就是数字图像处理部分的知识。
那之后的分析特征做出判断自然就该是机器学习范畴的内容。
();() 于是问题被他分成了两大块--提取图像特征、机器学习判断特征。
为了降低问题难度。
齐凡先抛开了第一个问题--如何提取图像特征。
转而专注机器学习本身。
因为机器学习不是专门针对视觉处理的,而是用来处理通用问题的。
机器学习本就是人工智能范畴内发展最快的一个分支,它被用来处理通用的AI问题。
对机器学习来说,它处理的就是数据,万物在它眼里都是数据,它本身不会关心数据在现实世界所代表的含义,它关心的是数据的标签。
至于数据的标签如何被定义,这是使用者的事情。
就好比:你可以把苹果用符号“A”
来指代,再用符号“B”
来指代橘子。
如果机器学习对着一张图片预测出了“A”
,机器学习本身不会去关心这个符号“A”
的含义,“A”
对它来说不过就是标签。
是使用它的人给“A”
赋予了苹果的概念。
所以,齐凡完全抛开了待检测样本本身的数据属性,而是专注于数据处理的本体--机器学习。
这样做的好处是,数字图像处理可以先不用看了。
齐凡已经搜索过那本书的模样,大概A4纸大小,七八百页。
很大,很厚,拿在手里绝对能拍死人的那种。
齐凡接着开始细化学习路径。
机器学习又可以拆分为:数学工具的学习、机器学习本身知识的学习。
好了。
一個复杂的问题转瞬之间已经被他简化的不能再简化。
能放一边的先放一边,没法搁置的就切成一块块,再逐个突破。
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