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liuyubobobo

2021-11-16

如果你训练好了一个图像识别模型，给这个模型一个图像，这个模型就能返回给你结果，这就已经是应用了。

我猜你希望的是“实时的图像识别”，你希望的是一个摄像头上部署一个程序，将摄像头捕捉的内容的识别结果“实时”发送过来。这是另外一个话题。机器学习不解决“实时”这个问题，或者说即使解决，也是和图像学，计算机视觉等领域结合起来的。

你可以这么想这个问题，

比如你的模型是判断一个人的心脏照片是否患病。那么训练好模型以后，把这张照片扔给模型，模型就能告诉你结果：患病或者不患病；

比如你的模型是判断一个房子的房价。那么训练好模型以后，将一个新的房子的信息扔给模型，模型就能告诉你他的预测结果；

比如你的模型是判断银行客户的信用等级，那么训练好模型以后，将新的客户的信息扔给模型，模型就告诉你他的判断结果；

这些应用都没有“实时性”的要求。（如果你不明白什么叫“扔给模型”，课程中调用 predict 函数就是把测试数据集扔给模型。）

如果你的应用有实时性要求，你需要学习那个领域的知识。比如，你去学习图像学或者计算机视觉，你会接触 opencv，你先要学习如何部署一个非机器学习的程序，比如最简单的，把摄像头捕捉的彩色照片转成黑白照片？或者每 10 秒保存一张照片？或者对摄像头采集的照片做实时的锐化处理，模糊处理，等等。这些应用不设计“智能”这个概念，但解决了你说的“部署”问题，在这个基础上，你就明白了怎么把机器学习的程序同样“部署”上去了。

继续加油！：）

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gongwanyi

谢谢老师，我明白了

2021-11-16

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