西瓜電影機器人真人_訓練機器學習如何找到好西瓜

『壹』訓練機器學習如何找到好西瓜

一個西瓜，我怎麼在不交易、不打開的情況下，就知道它是好的還是不好的。如果我知道，我就可以用同樣的價錢買到更好的西瓜；而如果我是瓜商，有了一套標准之後，我就可以更好的管理我的貨品。

回到這個問題，一個西瓜是好的還是不好的，這是典型的機器學習二分類問題。首先我們要找到，判斷這個西瓜好不好有哪些可以用到的數據。

我們不能把買賣西瓜之後的數據放進去分析，比如買了西瓜之後，我打開就知道好不好了，那麼這個就沒有價值。

所以我必須在不破壞西瓜的前提下，這時候能用到的數據是西瓜的產地、西瓜的紋路、重量、比重、敲擊西瓜的聲音是渾濁還是清脆、西瓜皮的質感等等，這些不打開西瓜的情況就知道的數據。

剛剛我們的目標已經講得很清楚了，好的還是不好的，好的是 1，不好的是 0，甚至我還可以定義一個評分，0 到 1 之間的一個數，但總體而言我可以設定一個機器學習的目標，我們稱之為 Label。

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機器學習不僅應用在找西瓜方面，也可以用來對機器人進行機器學習。這種機器人採用激光掃描和觸覺反饋相結合的方式實現定位，而沒有採用視覺系統。

因此，它可以在完全黑暗的環境下操作，這有助於進行光敏光化學反應。機器人「研究員」尺寸和人類相當，可以在傳統無改造的實驗室內工作。

不同於許多隻能配發液體的自動化系統，這種機器人能夠以較高的准確性和可重復性配發固體和液體，擴大了它在材料研究中的實用性。

研究人員通過編程方式，讓該機器人探索各種假設，以提高一種聚合光催化劑的性能。機器人在2—3天內，便優化了反應條件，而人類預計要幾個月的時間才能做到。

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