2. 图像识别

图像识别，是指利用打算机对图像进行处理、剖析和理解，以识别各种不同模式的目标和工具的技能，是运用深度学习算法的一种实践运用。
现阶段图像识别技能一样平常分为人脸识别与商品识别，人脸识别紧张利用在安全检讨、身份核验与移动支付中；商品识别紧张利用在商品流利过程中，特殊是无人货架、智能零售柜等无人零售领域

图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特色提取→图像识别。
图像识别软件国外代表的有康耐视等，海内代表的有图智能、海深科技等。
其余在地理学中指将遥感图像进行分类的技能。

3. 图像分类

图像分类，根据各清闲图像信息中所反响的不同特色，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。
它利用打算机对图像进行定量剖析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为多少个种别中的某一种，以代替人的视觉判读。

常用的分类方法：

基于色彩特色的索引技能：色彩是物体表面的一种视觉特性,每种物体都有其特有的色彩特色,譬如人们说到绿色每每是和树木或草原干系,谈到蓝色每每是和大海或蓝天干系,同一类物体往拍几有着相似的色彩特色,因此我们可以根据色彩特色来区分物体.用色彩特特色进行图像分类一可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法.基于纹理的图像分类技能：纹理特色也是图像的主要特色之一,实在质是刻画象素的邻域灰度空间分布规律由于它在模式识别和打算机视觉等领域已经取得了丰富的研究成果,因此可以借用到图像分类中。
基于形状的图像分类技能：形状是图像的主要可视化内容之一在二维图像空间中,形状常日被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,以是对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述.目前的基于形状分类方法大多环绕着从形状的轮廓特色和形状的区域特色建立图像索引。
关于对形状轮廓特色的描述紧张有:直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述子以及高斯参数曲线等等。
基于空间关系的图像分类技能：在图像信息系统中,依据图像中工具及工具间的空间位置关系来差异图像库中的不同图像是一个非常主要的方法。
因此,如何存贮图像工具及个中工具位置关系以方便图像的分类,是图像数据库系统设计的一个主要问题。

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4. 目标检测

目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特色的图像分割。
它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是全体系统的一项主要能力。

它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是全体系统的一项主要能力。
尤其是在繁芜场景中，须要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特殊主要。

随着打算机技能的发展和打算机视觉事理的广泛运用，利用打算机图像处理技能对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术东西定位等方面具有广泛的运用代价。

5. 人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特色信息进行身份识别的一种生物识别技能。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或***流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列干系技能，常日也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统紧张包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特色提取以及匹配与识别。

6. 文本分类

文本分类用电脑对文本集(或其他实体或物件)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。
它根据一个已经被标注的演习文档凑集, 找到文档特色和文档种别之间的关系模型, 然后利用这种学习得到的关系模型对 新的文档进行种别判断 。
文本分类从基于知识的方法逐渐转变为基于统计 和机器学习的方法。

词匹配法：词匹配法是最早被提出的分类算法。
这种方法仅根据文档中是否涌现了与类名相同的词（顶多再加入同义词的处理）来判断文档是否属于某个种别。
很显然，这种过于大略机器的方法无法带来良好的分类效果。

统计学习：统计学习方法须要一批由人工进行了准确分类的文档作为学习的材料（称为演习集，把稳由人分类一批文档比从这些文档中总结出准确的规则本钱要低得多），打算机从这些文档中挖掘出一些能够有效分类的规则，这个过程被形象的称为演习，而总结出的规则凑集常常被称为分类器。
演习完成之后，须要对打算机从来没有见过的文档进行分类时，便利用这些分类器来进行。

7. 谈天机器人

近日，人工智能研究公司OpenAI推出的一款名为ChatGPT的谈天机器人火遍环球。
ChatGPT不仅能流畅地与人对话，还能写代码、找Bug、做海报、构建虚拟机等等。

从整体技能路线上来看，ChatGPT利用了GPT-3.5大规模措辞模型（LLM，Large Language Model），并在该模型的根本上引入强化学习来Fine-turn预演习的措辞模型。
这里的强化学习采取的是RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback），即采取人工标注的办法。
目的是通过其褒奖惩罚机制（reward）让LLM模型学会理解各种NLP任务并学会判断什么样的答案是优质的（helpfulness、honest、harmless三个维度）。

8. 书本推举放送：

《Python Machine Learning》

作者：Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili

内容概述：本书先容了利用Python进行机器学习的核心技能和实用方法，包括数据预处理、特色工程、模型选择、调参技巧等，同时供应了大量实际案例和代码实现。

核心知识点：Python机器学习库的利用、数据预处理、特色工程、模型选择、调参技巧等。

适宜读者：Python开拓者、机器学习初学者。

学习周期：短期至中期（适宜初学者快速入门Python机器学习，并逐渐深入节制核心技能）

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末了祝大家每天进步！
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