THU تجميع الحصري لإرسال البيانات

[استعراض] دراسة متعمقة البيانات العلمية الحديثة والبحث في هذا الموضوع الأكثر مناقشة. وبفضل تطور التعلم العميق، وكانت البيانات العلمية انفراجة كبيرة في المستقبل القريب، والتعلم العميق أيضا الحصول على الكثير من الاهتمام. ومن المتوقع أن يتم في المستقبل القريب، وتطبيقات التعلم أكثر عمقا تؤثر على حياة الناس. في الواقع، وأعتقد أن هذا التأثير قد بدأت بالفعل.

إذا كنت تقف خارج زاوية دائرة، وعمق التعلم قد تبدو شاقة. مثل TensorFlow، Keras، تحسب على أساس GPU وغيرها من المصطلحات المهنية قد يخيف لكم. ولكن، أقول بهدوء لك - التعلم العميق ليس من الصعب! المطاردة الساخنة من التكنولوجيا المتطورة حقا يأخذ التعلم العميق وقتا وجهدا، ولكن تطبيقها على حل المشاكل في الحياة اليومية لا يزال من السهل جدا.

ومن المثير للاهتمام، في سياق بلدي عمق تطبيق تكنولوجيات التعلم، استعدت فرحي وفضول الطفولة. في هذه المقالة، سوف أعرض ستة هذه الطلبات. عندما بدأت في البحث من الصعب تحقيقه، ولكن إذا كان استخدام التعلم العميق، ومشاكل لا يمكن حلها في ساعة واحدة. يعرض هذه المادة بعض النتائج من قيمة حجر الأساس، وتبين لكم كيف كانت تعمل.

دليل

1. تطبيق API القائمة

• دراسة متعمقة من مزايا وعيوب API

• عمق تعلم استخدام التلوين صور (استخدام Algorithmia المتقدمة API)

• واتسون API لبناء الروبوت باستخدام دردشة

• يستند تحليل مجمع الأخبار المشاعر (باستخدام Aylien المتقدمة API)

2. التطبيقات مفتوحة المصدر

• مزايا وعيوب المصادر المفتوحة

• قامت دراسة متعمقة من استخدام العبارة تصحيح

• قامت دراسة متعمقة من استخدام صورة تحويل من الرجال والنساء

• تطوير روبوت عمق تعزيز التعلم للعب لعبة فلابي بيرد

3. موارد قيمة أخرى

1. تطبيق API القائمة

API هو مجرد جهاز كمبيوتر عن بعد تشغيل البرنامج. ويمكن توصيله محليا عن بعد عبر الإنترنت. على سبيل المثال، حتى لو كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك المتكلم المدمج في، لا يزال بإمكانك إدراج بلوتوث. وبهذه الطريقة، يمكن استخدام أجهزة الكمبيوتر المحمول الوصول إلى مكبر الصوت عن بعد.

API مشابه لمفهوم أن شخصا ما قد ساعد كنت أدرك أن جزءا من أصعب العمل. يمكنك استخدامه بسرعة حل المشكلة في متناول اليد.

وأسرد بعض API لبناء تطبيقات باستخدام مزايا وعيوب.

1.1.1 وميزة API التعلم العميق

• عادة يتم احتساب عمق سعة تخزين البيانات تطبيق التعلم وعلى مستوى أعلى من متطلبات معالجة GPU / الأداء. لذلك، يمكنك إنشاء محطة العمل الخاصة بك (أو استخدام أي خدمة السحب)، واستخدام أي نظام على محطة العمل المحلية للوصول وتشغيل التطبيق.

• عبء يؤثر لا يتم حساب النظام المحلي.

• بسهولة دمج الميزات الجديدة.

1.1.2 دراسة متعمقة للAPI القصور

• تكلفة كبيرة لبناء API. تطوير API والحفاظ على الاستثمارات المطلوبة من الوقت والموارد، والتي هي مملة إلى حد ما.

• عرضة للقيود المفروضة على الوصول إلى الإنترنت. اتصال في أي وقت من الفشل سوف يتسبب في النظام بأكمله.

• إذا كان أي شخص يمكن الاتصال بسهولة إلى التطبيق الخاص بك، فإنه سوف يتعرض للقضايا الأمنية. يجب عليك تعيين طبقة إضافية من الأمن، مثل اسم المستخدم وكلمة المرور، والحد من عدد مرات على مدى فترة من الزمن يمكن الوصول إليها.

دعونا تبدأ المفضل

1.2 التعلم العميق (Algorithmia API) هو الصور الملونة

وقد التلقائي الملونة المجتمع رؤية الكمبيوتر موضوعا ساخنا. للحصول على صورة ملونة من صورة بالأبيض والأسود قد يبدو وكأنه شيء سريالية. تخيل طفل عمره 4 سنوات عقد تلوين الكتابة على الجدران التركيز على هذا المشهد، ما اذا كنا نستطيع تعليم الذكاء الاصطناعي أن تفعل نفس هذا الشيء تفعل؟

وهذا بالطبع مشكلة. في عملية للنظر إلى الأشياء البشر الحصول على لون من سنوات طويلة من التدريب، وليس نحن أنفسنا قد تلاحظ، ولكن عقولنا لالتقاط كل لحظة من الحياة، واستخراج المعلومات المفيدة، مثل السماء الزرقاء، والعشب الأخضر أ. هذا أمر صعب لنموذج في الجسم الذكاء الاصطناعي.

وتبين دراسة حديثة أنه إذا نحن مستعدون استنادا إلى مجموعة كبيرة من البيانات، والشبكة العصبية التدريب الكافي، سوف تكون قادرة على نموذج التحول من الألوان من صورة رمادية. وفيما يلي مثال لتظليل الصورة:

ولتحقيق ذلك، علينا استخدام API التي وضعتها Algorithmia.

المواصفات:

• بيثون (2 أو 3)

• الاتصال بالشبكة (لنقطة النهاية استدعاء API)

• 12 نقطة (نقاط تحتاج أن تدفع للحصول، ولكنها مسجلة Algorithmia تلقي حرة 5000 نقطة)

خطوة 1: التسجيل في Algorithmia والحصول على مفتاح API الخاصة بك. يمكنك العثور على مفتاح API على ملفك الشخصي.

نقطة تثبيت algorithmia

خطوة 2: أدخل نقطة البيان تثبيت Algorithmia.

الخطوة 3: حدد الصور الملونة، وتحميلها على algorithmia ملف مجلد البيانات المقدمة.

الخطوة 4: إنشاء ملف محليا، واسمه trial1.py. فتحه وكتابة التعليمات البرمجية التالية. لاحظ أنك تحتاج إلى إدخال مسار صورة في مجلد البيانات، ومفتاح API الخاص بك.

استيراد Algorithmia

 = الإدخال {

"صورة": "البيانات: // ..." # مجموعة موقع الصور الخاصة بك

}

 العميل = Algorithmia.client ( '...') #INSERT مفتاح API الخاصة بك

 البرودة؛ الصقيع = client.algo ( 'deeplearning / ColorfulImageColorization / 1.1.5')

 algo.pipe الطباعة (المدخلات)

خطوة 5: فتح موجه الأوامر وأدخل رمز "trial1.py الثعبان" تشغيل فقط. سيتم حفظ الإخراج الناتج تلقائيا في مجلد البيانات. وهذا هو ما يحصل:

هل هذا - قمت بإنشائها فقط تطبيق بسيط، هو مثل الطفل، يمكنك ملء الألوان في الصورة! اسمحوا لي منذ ارتفاع حوالي: أ التجديف!

1.3 بناء بوت (واتسون API)

واتسون هو مثال بارز لإظهار الذكاء الاصطناعي. كنت قد سمعت هذه القصة من البشر الضرب واتسون في المسابقة. يجلب اتسون معا عددا من والتعلم الفني العميق هو جزء أساسي من عملية التعلم، وخصوصا في معالجة اللغة الطبيعية. هنا، سوف نستخدم خدمة لبناء حوار Wastson العديد من التطبيقات. وهذا هو chatbot. وهو الروبوت دردشة يمكن الإجابة على الأسئلة الشائعة مثل وكيل البشر. ويمكن أن التواصل بشكل جيد مع العملاء وجعل الاستجابة في الوقت المناسب.

وهنا منصة مظاهرة:

المتطلبات والمواصفات:

• بيثون (2 أو 3)

• الاتصال بالشبكة (لنقطة النهاية استدعاء API)

• تنشيط حساب Bluemix (فترة تجريبية مدتها 30 يوما)

دعونا ننظر كيف لبناء دردشة بسيطة مع واتسون خطوة بخطوة الروبوت.

خطوة 1: التسجيل في Bluemix وتفعيل الخدمة أوراق اعتماد الحماية

خطوة 2: واجهة المحطة مفتوحة، قم بتشغيل الأمر التالي:

نقطة تثبيت طلبات الاستجابات

نقطة تثبيت --upgrade واتسون المطور سحابة

الخطوة 3: Trial.py إنشاء ملف ونسخ التعليمة البرمجية التالية. تذكر إضافة أوراق شخصية.

سلمان استيراد

من watson_developer_cloud ConversationV1 استيراد

المحادثة = ConversationV1 (

اسم المستخدم = 'ك خدمة USERNAME،

كلمة المرور = 'ك خدمة PASSWORD،

نسخة = '2016/09/20')

# استبدال workspace_id بنفسك

workspace_id = 'الخاص بك ID WORKSPACE "

استجابة = conversation.message (workspace_id = workspace_id، message_input = {

'نص': 'ما \' ق الطقس مثل '})؟

طباعة (json.dumps (ردا على ذلك، بادئة = 2))

الخطوة 4: حفظ الملف وأدخل "trial.py الثعبان" لتشغيل البرنامج في وحدة التحكم. يمكنك الحصول على إخراج واتسون في استجابة لإدخال المعلومات في وحدة التحكم.

الإدخال: عرض محتويات قريب.

إخراج: وأنا أعلم ما تريد مني أن تجد منشأة مريحة. يمكنني العثور على المطاعم ومحطات الوقود والمراحيض في مكان قريب.

إذا كنت ترغب في بناء محادثة كاملة تشمل الخدمات وحة القيادة الديناميكية (كما هو مبين أعلاه GIF) في. تحقق مستودع جيثب.

وبعد دقائق قليلة لتحقيق chatbot وتلوين التطبيق، وحسن ~

1.4 على أساس تحليل المشاعر من مجمع الأخبار (Aylien API)

في بعض الأحيان ونحن نريد فقط أن نرى الأشياء الجميلة في العالم. إذا، عند قراءة الصحيفة، فقط لرؤية "جيدة" الأخبار لتصفية كل الأخبار السيئة، كيف سيكون باردا شيء واحد.

استخدام تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة (واحد منها هو التعلم العميق) يجعل كل ذلك ممكنا. يمكنك الآن تصفية الأخبار وفقا لتحليل المشاعر النص، وقدم للقارئ.

يمكن استخدام Aylien API أخبار تحقيق هذه الوظيفة. وفيما يلي لقطة من العرض التقديمي. يمكنك بناء استعلامات مخصصة، والتحقق من النتائج.

دعونا نلقي نظرة على تحقيقه في بيثون.

المتطلبات والمواصفات:

• بيثون (2 أو 3)

• اتصال الشبكة (API للوصول إلى نقطة النهاية)

خطوة 1: اشترك للحصول على حساب في موقع Aylien.

خطوة 2: API_key وAPP_ID الحصول من تسجيل الدخول ملفك الشخصي.

الخطوة 3: أدخل ما يلي في بيان اجهة المحطة وتركيب Aylien الأخبار API.

نقطة تثبيت aylien_news_api

الخطوة 4: إنشاء ملف "trial.py" ونسخ التعليمة البرمجية التالية.

aylien_news_api استيراد

من aylien_news_api.rest ApiException استيراد

# تكوين API إذن مفتاح: APP_ID

aylien_news_api.configuration.api_key = '3f3660e6 "

# تكوين إذن مفتاح API: app_key

aylien_news_api.configuration.api_key = 'ecd21528850dc3e75a47f53960c839b0 "

# إنشاء مثيل من فئة API

api_instance = aylien_news_api.DefaultApi ()

اختار الانضمام = {

 'عنوان': 'ورقة رابحة،

 "Sort_by ':' social_shares_count.facebook،

 'اللغة': ،

 "Published_at_start ':' الآن-7DAYS،

 "Published_at_end ':' الآن '،

 "Entities_body_links_dbpedia ': <

 "Http://dbpedia.org/resource/Donald_Trump،

 "Http://dbpedia.org/resource/Hillary_Rodham_Clinton"

 >

}

محاولة:

 # قائمة قصص

 api_response = api_instance.list_stories (** اختار الانضمام)

 طباعة (api_response)

يستثنى ApiException كبريد:

 طباعة ( "استثناء عند استدعاء DefaultApi- list_stories: ق \ ن " ه)

خطوة 5: حفظ الملف وتشغيل مفتوح من كتابة "الثعبان trial.py". سيتم كما هو مبين أدناه الناتج تفريغ جايسون:

{ 'الكتل': ،

"Next_page_cursor ':' AoJbuB0uU3RvcnkgMzQwNzE5NTc = '،

'قصص':