week_11

Andrew Ng 机器学习笔记 ---By Orangestar

Week_11(the Last Week!!!!)

Congratulations on making it to the eleventh and final week! This week, we will walk you through a complex, end-to-end application of machine learning, to the application of Photo OCR. Identifying and recognizing objects, words, and digits in an image is a challenging task. We discuss how a pipeline can be built to tackle this problem and how to analyze and improve the performance of such a system.

---

1. Problem Description and Pipeline

这周要学习的是机器学习应用实例---照片OCR技术的应用实例

1. 展示一个复杂的机器学习系统是如何被建立起来的
2. 介绍机器学习流水线（machine learning pipeline）
3. 决定下一步做什么的时候，如何分配资源
4. 告诉你机器学习的诸多有意思的想法和理念
   • 如何将机器学习应用到计算机视觉问题当中
   • 人工数据合成(artificial data synthesis)

---

首先我们先了解 the photo OCR problem

就是把图像中的文字识别出来

有3步：

流水线表示：

这就是 流水线的一个应用

2. Sliding Windows（滑动窗）

这节我们将关注一种叫做滑动窗的分类器

比如：识别行人：

用小窗来移动。每次都移动一个step。

每次都返回分类器去收集并处理。

然后，处理完后，用更大的小窗去执行同样步骤

最后，用滑动窗分类器去处理

当然，文字识别也差不多。

这意思就是白色的区域会有更大的概率有文字。但是还没完。我们实际上想做的是：在图像中有文字的各个区域都画上矩形窗。

所以，进一步，我们取出分类器的输出，然后输入到一个叫展开器（expansion operator）的东西里

展开器的作用就是：它会取过这张图片，对每一个白色的小点，都扩展为一块白色的区域。

这样，我们就可以直观的判断哪里可能有文字。

当然，即使是这样，也可能会漏掉一些文字。

流水线的第二步是字符分割：

分割！！！！

移动窗好像一个算法，貌似也叫移动窗

如图：这样操作，看到可以分割就分割

最后，是字符分类。可以用一种标准的监督学习来识别字母。

3. Getting Lots of Data and Artificial Data

我们知道，要想得到一个比较高效的机器学习系统，其中一个最可靠的方法是，选择一个低偏差的学习算法，然后用一个巨大的训练集来训练

但是，如何得到巨大的训练集呢？

------ 人工数据合成！(artificial data synthesis)

如何得到一个更大的数据集？

例如上图，我们可以将这些样本加上不同的背景图片！

或者将样本做一些处理，模糊或者旋转什么的。

这样你会发现，这和真实的数据集十分相近。

这表示人工合成数据的一个实例

如图：

由一个样本可以合成出另外16个样本

但是，扩大的方法要慎重选择！

还有一种就是声音样本！

将一个样本加上背景噪音可能是一个很好的扩大训练样本的方法。或者将声音延长？

所以，选择扩大的方法的时候，我们要根据实际要求来选择。但是，在你的数据中添加一些纯随机的噪声，通常来讲是没有什么用的。所以，人工数据合成的过程并没有什么技巧可言。有候你只能一遍遍地尝试 然后观察效果但你在确定需要添加 什么样的变形时 你一定要考虑好 你添加的那些额外的变形量 是有意义的 能让你产生的训练样本 至少在某种程度上 是具有一定的代表性 能代表你可能会在测试集中看到的某种图像

所以，原则和前提如图：

笔记说的是，我们也要想想或者计算一下，我们如果是手动扩充数据集的话会花多长时间！有时候会比你猜的远远要小！****不要太过依赖人工合成数据！

4. Ceiling Analysis: What Part of the Pipeline to Work on Next

时间是最宝贵的！

所以，我们要用 上限分析ceiling canalysis

来避免无畏的劳动！要将团队的时间最大效率化

好，这是一个字符识别的流水线

然后：

懒癌。。。。。但是老师讲的应该比我总结的清楚得 多。而且这节也比较简单。

简而言之，就是不断去看，如果前面的是完美运行，看看总的会不会提高很多的准确度。如果是，就有值得改进的价值。反之，就不太值得被改进。

另一个例子：：

人脸识别

一样，我们用上限分析：