[台灣人工智慧學校 2018年校友年會] 產業經驗分享,如何用最少的訓練樣本,得到最好的深度學習影像分析結果,減少一半人力,提升一倍品質

 

 

講師:李明達

 

演講大綱:

 

我的影像樣本有一百萬張要如何訓練?

 

人腦記不住50萬張圖片

 

模擬人腦訓練方式

 

遞迴式訓練

 

在大數據樣本空間裡,找出具有代表性,且不重複的訓練樣本

 

我的影像樣本只有一張要如何訓練?

 

如何快速驗證結果?

 

深度學習過程:記憶、歸納、死記

 

如何避免 over fitting?

 

如何做到無 Underkill、無 Overkill?

 

作業員透過螢幕進行判斷的工作, AI 都可以做得更好

 

各種硬體的訓練及推論性能比較

 

各種軟體函式庫的訓練及推論性能比較

 

如何減少一半人力,提升一倍品質

 

成功案例

 

失敗案例

 

AI 導入成本

 

AI 導入時程

 

說到底, AI 是賺錢工具!

 

人不會被 AI 取代,但是不懂 AI 的人會被懂得用 AI 的人取代

 

 

投影片下載: https://download.openrobot.club/share/產業經驗分享:如何用最少的訓練樣本,得到最好的深度學習影像分析結果,減少一半人力,提升一倍品質-20181017.pdf

 

深度學習訓練計畫表範本下載: https://download.openrobot.club/share/深度學習訓練計畫表範本-20181030.xlsx

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