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基于人工智能的通用图片识别平台

你们想知道的无感学习看这儿!

2020-01-22

        我们使用深度学习中的有监督学习进行训练时,很重要的一点是特征的全面性和有效性,特征本身是不可穷尽的,难免有些特征是尚未学习到的,也难免有些特征的有效性是跟随特征的不断丰富而越来越精确的,所以会暂时有些特征的识别精度是不够尽如人意的。那么,在有限的条件下,尽可能的使得识别可用与识别率不断成长就是一个重要的指标,我们通过提供创新的无感自学习类型的识别,完美的解决了这个问题。

        无感自学习的成长逻辑分两个阶段,第一阶段是通用识别精度不高时选择无感学习,无感首阶段通过投票等多种策略算法提高识别精度,多策略组合会使识别速度略慢,识别代价略高,但是精度保障可用,使用一小段时间后,算法会根据已识别的特征自动学习,在用户无感知的情况下迅速完成模型的迭代升级,自动与用户识别需求匹配后,进入无感自学习第二阶段使用,二阶段使用的是深度学习升级后的模型,识别率持续提高,识别速度极快,识别费用恢复到很低的基础费用。无感学习两阶段的过渡无需用户参与任何动作,对用户来说是完全透明的,选择无感学习接入使用一小段时间后,不知不觉就会变为使用增强模型来获得低价且极速识别的良好体验。

        无感自学习使用流程:背景(通用模型的泛化是有局限的,某些图形识别率需要由自学习增强,通过在线测试可知哪种类型更适合您)

1、  判断需要使用自学习类型。(使用该类型Typeid=7,如果你有多种识别都需要自学习类型,需要自定义Typename的内容以作区分)

2、  调用报错接口进行反馈。(务必调用,既可降费用,又增学习效率)

3、  在使用过程中系统自动学习特征。

4、  自学习达到系统阈值。(根据使用量可快到1天内完成自动增强)

5、  使用增强模型识别。(获得40毫秒高速与2厘低价的识别效果)

6、  继续下一个无感自学习的需求。。。

您好,有什么需要帮助的吗?