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[活動]DevDays Asia 2019 之 Lab Vision AI Dev Kit Workshop

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Vision AI Dev Kit Workshop

Vision AI Dev Kit Workshop是DevDaysAsia 2019 第一天的其中一個Lab。

其中官方的介紹如下:

In this lab, you will create, build and deploy your Machine Learning models to our cutting-edge Vision AI Dev Kit and leverage the hardware acceleration powered by Qualcomm QCS603 chipset. You will also be guided to use Microsoft Custom Vision to train your own models.

當初在決定要不要參加這個lab的時候有點猶豫 - 因爲看到裡面提到Custom Vision - 而Custom Vision還算有點熟悉所以有點猶豫。

不過最後還是因爲好奇Vision AI Dev Kit是什麽,因此參加了。

最後結果還是蠻好玩的,這篇給大家參考一下都做了什麽。

以下圖片都是用手機拍的,所以可能有點模糊,大家將就一下吧。

[chatbot + AI = 下一代操作模式][42]回顧整個系列 - 開發Chatbot的整個生命周期

[chatbot + AI = 下一代操作模式][42]回顧 - 開發Chatbot的整個生命周期.jpg
圖片來源:https:/pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

在上一篇([41]使用Chatdown做Chatbot的UI Prototyping),介紹完了可以用來做Prototyping的UI工具Chatdown之後,這個系列想要介紹的東西都介紹完了。

這篇想要整個重新在review一次整個開發chatbot的開發流程(lifecycle),并且看看再每一個環節這個系列都介紹了什麽可以使用。


[chatbot + AI = 下一代操作模式][31]Custom Vision Train好的Model匯出離線和給app使用

[chatbot + AI = 下一代操作模式][31]Custom Vision Train好的Model匯出離線和給app使用.jpg
圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

上一篇([30]Confusion Matrix - 用來衡量Classifier Model的方式 Precision和Recall)介紹了Confusion Matrix并且如何使用Precision和Recall這兩個指標來衡量一個Classifier Model的好壞。

這一篇又回到了Custom Vision。在Custom Vision Train好的Model是否能夠拿來離線和或者別的應用例如app裡面使用呢?

Custom Vision有提供匯出Model的功能,這篇將對這個部分介紹。


[chatbot + AI = 下一代操作模式][30]Confusion Matrix - 用來衡量Classifier Model的方式 Precision和Recall

[chatbot + AI = 下一代操作模式][30]Confusion Matrix - 用來衡量Classifier Model的方式 Precision和Recall.jpg
圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

在上一篇([29]維護Custon Vision Model - 使用歷史查詢記錄做訓練以及如何版控)看完了如何用歷史的搜索結果來持續training Model(模型)并且透過iteration做到Model的測試訓練以及版控,不過上一篇也遺留了一個問題,怎麽看目前的Model是好還是壞?

這裡面就牽扯到了一些數學概念,因此在這一篇將介紹怎麽評判一個Classifier Model是好還是壞,透過Confusion Matrix以及Precision和Recall來瞭解一個Classifier Model的情況。


[chatbot + AI = 下一代操作模式][29]維護Custon Vision Model - 使用歷史查詢記錄做訓練以及如何版控

[chatbot + AI = 下一代操作模式][29]維護Custon Vision Model - 使用歷史查詢記錄做訓練以及如何版控.jpg
圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

在上一篇([28]整合Custom Vision到chatbot - 拍照就可以識別價錢)把Custom Vision Training好的Model和Chatbot結合達到了拍照就可以辨識飲料價錢的功能。

這一篇來看看如何透過歷史查詢的圖片持續精進Model,讓他的準確度越來越高,并且透過Iteration做版控避免更糟糕的Model不小心上綫。


[chatbot + AI = 下一代操作模式][28]整合Custom Vision到chatbot - 拍照就可以識別價錢

[chatbot + AI = 下一代操作模式][28]整合Custom Vision到chatbot - 拍照就可以識別價錢.jpg
圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

在上一篇([27]Custom Vision - 自己的Model自己Train 建立圖片的分類模型)瞭解了如何使用Custom Vision去train一個圖片的classifier模型,并且用了一些測試照片去測試模型的準確度。

是時候把這個功能整合到chatbot裡面了。這一篇將來實作整合進入chatbot的功能并且實現上篇提到的情景 - 透過拍照就可以知道這個飲料是多少錢。

這篇的程式碼github頁面是alantsai-samples/mhat-hotelbot:blog/chapter-28

[chatbot + AI = 下一代操作模式][27]Custom Vision - 自己的Model自己Train 建立圖片的分類模型

[chatbot + AI = 下一代操作模式][27]Custom Vision - 自己的Model自己Train 建立圖片的分類模型.jpg
圖片來源:https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 

上一篇([26]賦予chatbot OCR的能力 - 加入對發票的功能)介紹完了Computer Vision裡面的OCR服務整合到BotBuilder的程式了之後,來看看另外一個和Vision有關的服務,Custom Vision。

在這一篇將介紹Custom Vision是一個什麽樣的服務,并且如何用Custom Vision來建立一個之後會用到的模型。