零基礎(chǔ)玩轉(zhuǎn)AI，華為云ModelArts帶你實戰(zhàn)書法識別

春節(jié)長假正式進入倒計時,各位小伙伴是不是已經(jīng)盤算好了去哪里一浪?你是回到青山綠水的家鄉(xiāng)被“催”,還是在燈紅酒綠的都市里找“堵”?

但要說這外出旅行,最尷尬的事情,“不認字”絕對是其中之一。

這個“不認字”說的可不是日常使用的漢字,更不是“煢煢孑立,沆瀣一氣,踽踽獨行,醍醐灌頂”,畢竟咱都是受過教育(刷過抖音)的文化人。

但是這名勝古跡、風(fēng)景園林里的字實在是太難認,比如曾經(jīng)爆紅網(wǎng)絡(luò)的我國書法界“四大奇觀”:

被認成“采藥超人”的“大道無為”......

明明是“賓至如歸”,越看越像“婦女之寶”......

不是“坐月子”更不是“坐尺子”,而是“千人坐”!

到底是什么想象力,才能把“勤能補拙”誤認成“杜甫能動”啊!

如此看來,上到書法名家的親筆提匾,下至自然景觀的刻字石碑,書法的背景、字體都如此多樣化,“認字”的人可能真沒有幾個。

雖然你對這些字看不出個所以然,這屆程序員們卻get了“漲姿勢”的新方法......

前不久,2019 數(shù)字中國創(chuàng)新大賽全面開賽。華為作為大賽的出題方之一,提出了“文化傳承——漢字書法多場景識別”的賽題。參賽者將進行AI模型訓(xùn)練與應(yīng)用開發(fā),實現(xiàn)書法字體的自動、實時、準確識別。

現(xiàn)如今人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛,在手寫中文識別方面也已經(jīng)有了很大的突破。華為的技術(shù)工程師中也有書法愛好者,大家頭腦風(fēng)暴后提出了使用文字識別服務(wù)(OCR)來識別書法藝術(shù)這個賽題的想法。

目前,華為云EI的文字識別服務(wù)(OCR)已應(yīng)用到多個行業(yè),實現(xiàn)信息高效精準的數(shù)字化。例如,在物流業(yè),幫助德邦等物流公司識別快遞單;在醫(yī)療業(yè),幫助醫(yī)療機構(gòu)識別各種醫(yī)學(xué)化驗單;在金融業(yè),幫助保險公司識別各種保單等。

此外,作為本次大賽的“兼任導(dǎo)師”,華為云還送給了選手們一款參賽必備神器——一站式AI開發(fā)平臺ModelArts。ModelArts主打一站式、全流程、易用、高效、便捷……可以說是“AI開發(fā)者的福音”。

為什么這么說?隨便舉個例子。早前,斯坦福大學(xué)最新公布的DAWNBenchmark成績排名中,在圖像識別(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的總訓(xùn)練時間上,ModelArts以9分22秒的成績,拿下全球第一,大幅領(lǐng)先于其他選手。

那ModelArts又是何方神圣?概括來說,它是華為云面向AI開發(fā)者最新推出的一站式全流程開發(fā)平臺。具體來說,它可以提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,可實現(xiàn)更低成本、更快速度、更極致的體驗。

對于行業(yè)以及開發(fā)人員來說,這個也不難理解。在華為云“普惠AI”的大旗之下,ModelArts也成為踐行該理念的一把利器,真切地為AI開發(fā)者提供通往AI化的普惠之路。

AI開發(fā)者之幸:將簡單易用進行到底

說了那么多,也是時候來體驗一下這個以藝術(shù)之名,面向AI開發(fā)者的ModelArts真正的實力了。

作為一個媒體工作者(開發(fā)小白),前段時間我也試圖體驗了一番這個簡單易用的平臺。

首先我們進入ModelArts官方首頁,點擊立即使用,就進入了看似高深,實則可以零門檻上手的體驗過程。

首次進入,我們會看到幾組懸浮的指引提示,標注著各個功能板塊。在自動學(xué)習(xí)模塊,你無需寫代碼,只需要上傳數(shù)據(jù),自動學(xué)習(xí)的UI向?qū)Ь湍芤龑?dǎo)你完成數(shù)據(jù)標注,并且自動訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型。

具體可分為上傳數(shù)據(jù)>圖片標注>自動訓(xùn)練>一鍵部署幾大步驟。

我們以圖像分類,即識別一張圖片中是否包含某種物體為例具體展開。

最近某個大神級的人物在朋友圈分享了一句話,叫「你未看此花時,此花與汝心同歸于寂;你來看此花時,則此花顏色一時明白起來。」頗有哲理,我們這次訓(xùn)練的目標就拿花來入手。

此次訓(xùn)練我們無需豐富的數(shù)據(jù)集,只是因為在ModelArts的市場板塊里已經(jīng)備好多個強大的數(shù)據(jù)集供我們測試使用。

在市場板塊中,我們找到了諸多已經(jīng)準備好的API、模型和數(shù)據(jù)集,其中就有一個名為“Flowers-Data-Set”的數(shù)據(jù)集,我們將其直接導(dǎo)入我的數(shù)據(jù)集,完成第一步數(shù)據(jù)準備工作。

值得一提的是,在整個過程中,都會有一份詳細的堪稱葵花寶典式的用戶指南,詳盡的闡釋著每個細節(jié)。

有了數(shù)據(jù),下一步就到了訓(xùn)練模型環(huán)節(jié),也就是訓(xùn)練作業(yè)。

作為新手,我們根據(jù)操作指南填寫以上看似陌生的數(shù)據(jù)參數(shù),填寫完成后,點擊創(chuàng)建即進入了訓(xùn)練的過程。

我們注意到整個訓(xùn)練過程用時11分31秒。

模型訓(xùn)練完成后,可以創(chuàng)建預(yù)測作業(yè),將模型部署為在線預(yù)測服務(wù)。 同樣填寫和選擇一些參數(shù)和數(shù)據(jù)。最后模型狀態(tài)為“正常”,表示創(chuàng)建成功。單擊部署-在線服務(wù),創(chuàng)建預(yù)測服務(wù)。

在預(yù)測服務(wù)階段,即可上傳所需要識別和檢測的圖片來進行測試了。

不用懷疑,以上體驗正是來自于一個文字工作者,也就是毫無代碼和開發(fā)能力的小白用戶。正是得益于簡單易用的平臺特性和指導(dǎo)手冊的“保姆式”教學(xué),我完成了的AI開發(fā)的經(jīng)典路徑:從數(shù)據(jù)準備到訓(xùn)練模型,再到最后的模型部署和測試。

你無需知道過程中的那些生僻的參數(shù)代表什么意思,直接根據(jù)流程指引即可完成開發(fā)流程。這正是這個叫ModelArts的平臺所迸發(fā)出的魅力和吸引力。

如此不難看出,ModelArts上手快、訓(xùn)練快、上線快,從數(shù)據(jù)到自動學(xué)習(xí)、再到訓(xùn)練和部署樣樣精通,圖像識別、視頻分析、語音識別、產(chǎn)品推薦、異常檢測等場景全部適用,傳說中的極致性能真不是浪得虛名。

1月30日,ModelArts已經(jīng)結(jié)束了為期兩個月的全球公測階段,宣布正式上線,為新用戶提供了價值約400元的免費試用包體驗ModelArts。

如果你在為模型訓(xùn)練時間長苦苦掙扎,因為沒有適用的數(shù)據(jù)集而放棄關(guān)于人工智能的小創(chuàng)意,那么就讓華為云ModelArts來匹配你無處安放的才華吧~

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