►►不到 50 行程式 讓 AI 幫你偵測異常資料◄◄
只看正常資料要怎麼分辨出資料是不是異常呢?這篇文就來講解使用簡單的 CNN feature extractor 加上 cluster 來達成瑕疵檢測的例子☝️
好文分享➫https://bit.ly/2RwD3oZ
💡全台最硬核 AI 課程,立即報名 http://bit.ly/2pXFKWK
💡校友推薦新學員,享報名優惠 http://bit.ly/2kxt9Hh
#台灣人工智慧學校medium專欄
#作者為台灣人工智慧學校AI工程師
#台北總校 #新竹校區 #台中校區 #南部校區
瑕疵檢測cnn 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最讚貼文
💡 想知道 南部分校 AI 工程師 孫曉恩如何從對數學的熱愛,因著某個契機而立志成為 AI 工程師嗎 ? 💡
🤜🏻清華大學數學研究所畢業,為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ,希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。
🤜🏻T-Brain戰士:在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。
🤜🏻人工智慧meet up南部小聚4.5星熱門講者
實作經驗有 CNN 應用專案「人物手勢辨識」,在 AIA 負責過的專案包括:電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域應用「光阻品質預測」等。
👉👉更多詳細分享請點連結 http://bit.ly/35xTqqd
👉👉指導專題清晰易懂有條理
👉👉南部學員稱之為深度學習老司機
👉👉最新課程歡迎參考簡章 https://aiacademy.tw/category/opening/
#台灣人工智慧學校南部分校 #南部分校第四期招生中
瑕疵檢測cnn 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最佳解答
假設你需要在幾萬筆的資料中,檢測出幾百筆的資料,例如:瑕疵檢測、癌症預測…等應用時,CNN classifier 便不再適用。因為,模型常會把所有資料都預測為資料量多的類別,以達到高準確率,根本無法檢測出希望被檢測出的資料。這時候,「異常檢測 (anomaly detection)」就是一種可以用來代替分類的方法。
異常檢測的概念,其實就是只把資料多的那個類別的資料,作爲正常資料來訓練模型,在預測時就可以判斷資料是否正常。你也許會疑惑,只看正常資料要怎麼分辨出資料是不是異常呢?這篇文章就是要跟大家分享,如何使用簡單的 CNN feature extractor 加上 clustering 來達成瑕疵檢測的例子 >> 看完整文章 http://bit.ly/2WQ2FOe
#台灣人工智慧學校medium專欄每周發行
#作者為台灣人工智慧學校助教
#台北總校 #新竹校區 #台中校區 #南部校區
==============================
台灣人工智慧學校,全台開課招生中 http://bit.ly/2K52VpF
「智慧醫療專班報名」請點這裏 http://bit.ly/2VCyRnF
==============================
《人工智慧在台灣》新書上架
天下網路書店 http://bit.ly/2K9jVes
博客來網路書店 http://bit.ly/2W0n4oe
瑕疵檢測cnn 在 AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班| Facebook 的推薦與評價
深度學習CNN影像辨識各種瑕疵,都在這門課教給你. ... <看更多>
瑕疵檢測cnn 在 [Papers With Code 系列] One-Class Convolutional Neural ... 的推薦與評價
在此方法中,我們可以拿一個事先預訓練好的CNN 模型當做基底網路。訓練一個可以分類一個種類的物件,可以應用在人臉辨識、瑕疵檢測、新奇點和離群值 ... ... <看更多>
瑕疵檢測cnn 在 AOI影像瑕疵檢測 - GitHub 的推薦與評價
Training CNN model to detect defects on AOI images - GitHub - hcygeorge/aoi_defect_detection: Training CNN model to detect defects on AOI images. ... <看更多>