近日发布了一则面向城市设计的应用课程——“国匠学堂:零基础跑通街景图片人工智能识别应用”。关于街景图片人工智能识别如何运用在城市设计中,可以关注这两篇文章:(1)AI看城市,不一样的武汉——武汉市大数据与城市量化研究系列;(2)基于深度学习的城市道路景观意向识别。如果你想在项目中也尝试下街景图片,可以关注以上的内容。(注,以上两篇文章实践不一定是TensorFlow框架,有部分是作者独立开发,这里提及仅仅是来告诉大家街景图片识别的作用)
街景识别课程中提到了TensorFlow,他是什么?我们一起看看谷歌在“2018世界人工智能大会”上的表述:
TensorFlow 是世界上最受欢迎的开源机器学习框架,它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点,让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战,不管是环境、医疗、教育还是产品问题。
也就是说,TensorFlow是谷歌为你做好的一个工具,利用这个工具,现有的模型,以及数据集,可以做很多人工智能的实践,或者训练属于你自己的人工智能。
TensorFlow的应用领域在中国有哪些实践:
TensorFlow已经被用于各种各样的设备上,迄今为止全球下载量达到1700万次,其中中国下载量占据200万次。
TensorFlow中国产品负责人Mike Liang介绍了几个中国开发案例:
第一个案例是与美团点评,用户在这个应用上每天上传上亿张照片,要给这些数据进行标注是非常有挑战性的东西,而使用TensorFlow可以辅助标注,降低运营成本。
第二个案例是与中国海洋大学合作,通过TensorFlow建立模型,进行海面温度的预测。
第三个案例是北京一个开发者利用TensorFlow开发对联程序,打造对联生成程序,可以自动对对联。
第四个案例是Thorough Images用TensorFlow解决病理学玻片标注问题。公司负责人介绍,中国病理学家一天看一两百张片子,需求太大,人力不足,医疗资源较少的地区问题会更加突出。利用TensorFlow机器自动学习玻片病例的标注,提升标注效率。301医院的一位博士称,如果技术能够达到初筛的水平,筛掉多少健康人群就能省多少时间,关键还能防止漏诊,这个意义是不可估量的。
当然,前面提到的街景识别,也是一个城市设计领域的小亮点,大家可以尝试下,或许使用它也没有那么难。
深度学习框架排行榜找工作学TensorFlow,PyTorch搜索量逼近Keras
先总体看一下,各个深度学习框架的武力值 (Power Scores) :
TensorFlow的第一名无可争辩,也是找工作所需技能首选,但依然有些数据出人意料。
比如,走出美国,最常用的框架就成了Keras。
比如,PyTorch的谷歌搜索量逼近Keras。
比如,FastAI框架正在迅速积累开发者。
Keras适合新手,TensorFlow适合掌握需求,PyTorch灵活性更好。
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