圖像辨識定義為何?技術原理為何、有哪些應用? | 我要找工作
![圖像辨識定義為何?技術原理為何、有哪些應用?](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
2022年8月28日—然而因為圖像辨識技術的成熟,在醫療界中AI在近幾年不斷地突破,甚至在很多領域中達到比醫生還要好的成效。例如在辨識肺癌的準確率高達96%與乳癌的準確度 ...
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圖像辨識顧名思義就是辨別圖片,然而這彷彿是人類與生俱來的能力,其實卻是我們從出生以來慢慢累積的技能。而人類在學習辨識圖片的過程也非常簡單,就是不斷的犯錯。答錯的時候被糾正,答對的時候被獎勵。
機器同理,當我們在應用機器學習技術去辨識圖片時,我們也是告訴機器每一張圖片分別代表的是什麼,最後再測試機器的學習情況如何,並根據結果作學習方式的調整。雖然這個過程彷彿與人類的學習過程是一樣的,但這其中卻有著兩個最大的不同處,而這兩點分別是為何在圖像識別中人工智慧[1]尚無法超越人類,也是為何人工智慧具備著龐大的潛能。
一為人類大腦的成熟度遠遠的勝過人工智慧現在大多的圖像辨識多利用所謂的深度學習技術來訓練模型,而深度學習的技術建立於所謂的人工神經元,而這人工神經元是我們對人類大腦非常有限的理解之下所模擬出來的,不僅本質上遠遠的不及人類的大腦,運算的模式差異也非常大。
人類的大腦內有著860億個神經元,並且可以創造100~1000兆的突觸(可以理解成連接程度),而人工的神經網路通常只有涵蓋大約10~1000個神經元,且連階層度非常低。同時在運算層面(連接程度)上,大部分的人工精神網路僅能一層一層的運算,不同於人類的大腦,可以所有的神經元同時串連運作。
再來是學習效能與效率,雖然我們尚不知道大腦是如何做學習的,但不難看出的是我們在學習的過程中往往可以把一次學習的經驗與知識帶進下一次的學習中,如此整合性的學習大幅地提高了我們學習的效率與效能。而現階段的人工智慧技術的學習模式僅能訓練模型去完成某個特定的認為,其中的經驗與知識無法帶進下一次的學習中。即便是打敗所有圍棋高手的Alpha Go,如果今天的棋盤換成圓形的,一個小學生都能夠勝過他。圖像辨識也是,我們用貓的數據訓練模型辨識出貓,而在訓練機器辨識狗時,若是同樣的演算法,我們需要同樣大小的數據才能讓模型表現的相當。
而如此的不同也讓機器在辨識圖片時準確度遠遠不及人類,且學習效率也無法與人類比擬。
二為機器擁有人類永遠無法達到的性能若以評估機器的標...
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