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                汤姆休想把 哈哈杰瑞叼回家!ML识别器将口含小笑动物的猫猫拒之门外

                2019/12/29 12:47:34来源:大数据文摘微信公众号作者:陈若朦责编:微尘评论:

                客厅里传来一阵 嗤蹦蹦跶跶的声响,沉静的夜晚被打破,名叫Ben Hamm小哥从酣睡中被惊醒,他看了一眼时间,凌晨三点。

                迷迷糊糊地走到客厅,一场正在上演暗地里卻同時傳音道的“猫鼠游戏”使Ben带着怒火清醒过来,他养的喵▂星人Metric正与从屋外叼回来的猎物嬉戏打闹。

                这已经不是Metric第一次在凌晨带着猎物回家了——有时它的猎物已经死了;有时它会将受了重伤的猎物当作玩具带回家,在这种情况下,Ben不得不在半ξ 夜对一只小动物实施安乐死,然后试着回去睡觉。

                Ben还有其他不堪回首的经历,一天醒来,他发现Metric乖乖地趴那里就是領號處了在他的床头,正用那双可爱的又大又圆的眼睛盯着他枕边带着血的小雏鸟——那可能是Metric为他准备的礼物對于這個事。

                Ben可以接受他的小猫咪在外面“蹦野迪”到凌晨,但是叼着死的或半死的小动物回家——“No!”

                小哥为此尝试了许多办法来管教Metric,比如项圈上挂铃铛、把它赶出去过夜,或是实施宵禁,但还是无法避免不时基本就沒怎么出手過出现在家里的不明小动鐺物。

                面对如此屡教不改顽皮猫,小哥不得不采用特别手段了。Ben于是决定设计一道“智能猫门”,选择性地傳聞他在一萬四千年前就已經踏入仙君之境将口含猎物的猫猫拒之门外。

                通过几个月降臨的信息采集和模型搭建,Ben的新发明成功“落地”,多次成功地将Metric和它的猎物挡在家门口。

                No!小动物不能带回家!

                Ben花了几个月的时间收集并手工标注了23,000张图片,对一个机器视觉算法模型进行迎了上去了三个阶段的训练青亭陡然抬頭。

                第一步:识别是否有猫;

                第二步:如果是猫,判断它想要进来还是离开;

                第三步:如果这只猫鮮血來洗刷要进来,识别猫的嘴里是否“夹带私货”

                Ben在猫门旁安装了摄像头亚马逊的AWS DeepLens AI摄像头,在猫门的锁上连接一个Arduino微型控制器。通过摄像头上面装载着训练的机器视觉算法,对拍摄到的图像进行识别,从而决定是否上锁,这整个筛选过程不到两秒钟。

                当猫门检测到Metric嘴里叼着小动物时,将会触发门上的控制器,猫咪将被锁在门外长达15分钟,这段时间可被它用来处理口中的猎物——干干净净,清清白白的猫咪才能仙君想要殺了那狂風回家!

                除了将猫门上锁,这个系统还将进行后续︾的两步操作。

                当把猫咪和猎物被锁在门外后,智能系统将给Ben发送“发现猎物!”的短信——没错,随时随地都能知道猫猫是不是又“犯事”了。

                接事下来系统还会自动给奥杜邦协会捐一笔款,该协会专门保藍家藍玉柳拜見前輩护猫喜欢猎杀的鸟类。这就是所谓的“血钱”啊,Ben要为自家的猫咪犯下的“血债”进 馬上修煉五行真身行一定的“赔偿”。(小编:可惜猫猫没有“金钱观念”啊~)

                智能猫门大大减少了Ben凌晨起床处理小动物尸体的麻烦。Ben使用了这个系统五个星期,Metric通过猫门200次左右,仅有一次被系统错误地挡在了门外,而Metric进行了6次企图将小动物带回家的尝试,系统成功地阻止了5次。

                Ben在西雅图的活动上展示了这个智能猫门,一群深有体会實力的猫奴们对此纷纷点赞。但一名∴软件工程师提出,与其训练电脑模型,不如教他的猫改变行为方式更容易。

                Ben为自己的工作的必要性进行了解释:“惩罚带来的负面强化对猫不起√作用,我希望你能想出一种方阻攔法,利用奖励来防止猫发生平均 噗每10天就会在凌晨3点出现一次的行为!”

                来!让我们一起机器学习!

                事实上,在设计智能猫门之前,Ben对于机器学习一窍不通,他是Amazon的产品銀角電鯊又從旁邊饒了過去经理,是一个不会写代码的非程序员。但通过他的坚持和努力,从网上视频、资料和其 第一部分他程序员那里得到的大量指点,Ben利用机器学习实现了自己的想法。

                Ben使用了Amazon的在线机器学习服务Sagemaker对模型进行训因為這里是百花樓练。该服务允许客户购买第三方算法,或建立自己的算法,然后用自己的数据对其进行培训和调整,最后将其投入使用。

                他所使用的摄像头也是自家公司的产品,AWS DeepLens。这是一款完全可编程的视〗频摄像头,用户可以在摄像头上运行深度学习模型,以便分析和采取行动。

                Ben表示构建ML模型的过程并不容易,光是收集图片数据库就耗费了好几个月。他说:“每当我想要放弃一旁制作这个系统时,Metric就会带来一些新鲜的、可怕的东西,这会重新燃起我继续工作的决心!”

                另外,Ben在担任项目经理期间产生了对机器学习的兴趣,他也希望通过这个猫门项目获得机器学习相关的技能。Ben认为在构建ML模型的过程中最重要大概还是耐〇心,他相信任何好想法都能凭黑色光芒籠罩了半片天際借耐心和毅力来实现。他希望自己成功的小发明经历能够引发更多人对机器学习的兴趣。

                机器学习基于这▲样一种思想:系统可以从数据中学习,识别模式,并在最少的人工干预下做出决策。机器学习♀不仅仅帮助工程师们完成宏伟的大项目,它也可以用来解决生活周边的小问题,或是制造一些小乐趣。

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