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只要身為主流派,連半吊子都很敢講!網軍都不會罵他!
2020/09/15 10:19:46瀏覽714|回應0|推薦2

【Day 03】我們的起點:機器學習介紹(2/2)

像是上面這種有關機器學習的介紹文章,網路上非常的多!多到讓大多數人都誤以為:作影像辨識,或任何需要AI人工智慧應用的議題,都必須使用機器學習?不懂機器學習你就落伍了,你就完全與AI人工智慧沾不上邊?所以機器學習的課程軟體書籍都熱賣,變成了一個好大的產業!大到都沒有人敢(或說好意思)去戳破這個吹得太大的泡泡了!

這篇文章會引起我的注意,是因為作者很含糊的提出了以車牌辨識為例,但當然只是根本沒有實作的概念說明,作者應該不知道:目前還沒有任何商業化的車牌辨識軟體是這麼做出來的!因為這種方法根本做不到商業化需要的高辨識率!而且幾乎所有其他類型的商業化辨識軟體也都一樣,機器學習的效果是可以快速達到「概略」的辨識結果,但沒有一種可以達到「精準」的辨識!即使你加上「深度」學習也一樣的!

不過沒關係!這種機器學習的教學產業還是可以繼續興盛好長一段時間,因為真正會上完課讀完書,走入產業開發商業產品的人是極少數。而且他們受命開發的產品多半已經有之前使用傳統影像辨識技術開發的成果,他們只是去研究如何用這種「AI」新技術做得更好而已!要確定他們永遠無法做得比傳統方法更好?那至少還要十年吧?

如果我不是剛好是個自行開發出高品質商業化車牌辨識軟體的人,想推銷我的「非機器學習」理論建構的技術,我也拿自己根本還沒做到的事情來「闡述」我的理念,那還得了?我不被打死也會被言語霸凌到死!一個半吊子,自己都沒做到過的事情,也拿來教大家怎麼作?根本是詐騙集團嘛!但如果你是主流派的支持者,你就可以這麼作!還可以到處演講、授課、寫書賺錢過好日子!這就是我眼中覺得特別荒謬的事情!

其實在大學裏面,大多數的教授也是無法在自己的專業中做出商業化產品的!教程式設計的老師應該有九成沒做過可以賣的軟體,這沒甚麼稀奇,也不值得大驚小怪的批評!因為他們自己雖然沒做過,但是他們教的技術知識內容都是經過實務驗證可行,或經過嚴謹科學實驗一再驗證過的東西。

但是機器學習與深度學習並不是已經被證實可以超越所有傳統科學的新技術,卻已經被炒作到好像無所不能了!我不是否定這種新技術的價值,甚至我自己都正在與我的RD一起積極學習中。但是我就是在這個業界作影像辨識研發的公司老闆,也已經站穩腳步賣出很多商業產品了!這個業界的實況我應該看得比其他人清楚,當然也比寫前面這篇文章的人更清楚。

我看到的是:太多公司已經投注太多資源想使用機器學習作研發,卻幾乎都陷於無法達到預期成果的困境!不是以精準解決問題為理念的技術,卻要求他們可以達到精準的辨識能力?在我的學理認知上,這先天上就是不可能的!就像大家希望星座算命的準確率可以達到98%一樣!即使你給星座專家全世界幾十億人的個資,加上頂尖的深度學習專家幫他研究十年,還是無法達到98%的!

奉勸大家還是早一點看清楚機器學習與深度學習實際的價值與極限,正確使用他們去做一些傳統科技無法做到的事情,而非濫用於太多並不洽當的議題領域,強制挑戰他們本質上難以實現的目標吧!就像車牌辨識其實使用非機器學習的技術已經做得夠好了,好到機器學習根本無用武之地,沒有任何機會可以超越了!你還要投入大量人力資源去做嗎?這麼笨的老闆賠錢活該!下面我與某位同行的對話就是一個真實的例子:

PS.上面那篇網路文章的圖是用jpg格式的,從這一點就知道他對於數位影像的無知了!這種電腦製作的圖片使用jpg是最糟的選擇,影像壓縮比不好,字的筆劃邊緣還會變得模糊。但是現在太多人以為只要懂得深度學習,這種小事都沒關係的!他還是可以自信的自稱是影像辨識專家?如果是上我影像課的學生,我會因此把他當掉的!我的觀念是不是太古板了呢?下圖就是JPG造成的影像扭曲,簡單清晰的二色圖變成這樣了!如果製圖後存成PNG或GIF都不會的!檔案還會小很多!

( 心情隨筆工作職場 )
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引用
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