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假如百度的PaddlePaddle变身成果农?
发布时间: 2017-09-04 15:50 作者:  【字体: 】 【打印】 【关闭
    贵农网讯:       PaddlePaddle,百度的分布式深度学习平台,你可以把它理解成具有人类记忆能力和辨别能力,并可以自主进化的机器,它目前仍然是一个技术“黑盒子”,让很多技术人员着迷,各种奇思妙想都可以拿这个“黑盒子”来尝试。假如PaddlePaddle去做一个果农……

  那我们先了解一下——果农,指以水果种植为主的农户、生产组织,有瓜农、桃农等,这是百度百科的解释。通常我们脑海里的果农都是这个样子的


  是这个样子的


  还有是这个样子的:


  他们都有一个共同的特点:经验老道。在北京平谷有一位现年60岁的桃农刘师傅,祖上三代都以种桃为生,刘师傅也种了近40年的大桃了。不夸张的说,刘师傅只要看一眼果树就知道是什么品种,看叶子就知道果树的健康程度。家里种了20多个品种的大桃,什么时候能结果,心里都一本日历,按刘师傅的话说,“种了一辈子桃,这些都‘门儿清’”。像刘师傅这样的果农,他们一生都在干同一件事,有着丰富的种植经验,练就一双“火眼金睛”。

  百度的PaddlePaddle今天夏天就“体验了一把”果农。北京工业大学的学生,利用百度PaddlePaddle建立了一个识别大桃的分类模型,用同一品种大桃的6400照片给PaddlePaddle进行学习。桃农先帮学生将大桃按照大小、颜色、品相分了3类,代表不同价位的大桃。学生用这些大桃重复拍照,产生6400张三类大桃的照片数据,再放入机器进行训练学习,经过24小时的学习,不断优化模型数据,最终单一品种大桃的识别率可以达到90%。


  试想一下,全世界有3000多种大桃品种。在PaddlePaddle上建立一个品种识别模型,每个品种提供6000-10000张有效照片,机器优化到最近配置状态,连续学习5-7天,这样机器就“看”了3亿张大桃图片,这个分桃模型就有了自己的认知,在对识别率进行更深层的优化,有可能机器一周就达到了人类40年的经验,。并且随着新数据的加入,黑盒子里的模型会继续自我进化。到那个时候,不单单可以识别品种、大小、颜色、品相,还能实现更多有价值的内容。

  农业是一个很大的市场,需要智能分拣的果蔬很多,新疆的西红柿,陕西的苹果,福建的蜜桔等等,北京平谷桃农刘师傅是用智能大桃分拣机的第一个“吃螃蟹”的人,“用上这个机器,一年就少雇很多临时工,能省3万多块钱呢。”刘师傅说。人工智能既可以提升效率,也可以减少人工成本,让果农的腰包鼓起来。


  根据PaddlePaddle使用者体验,目前PaddlePaddel还是相当易学易用的。它为用户提供了直观、灵活的数据接口和模型配置接口;支持CNN、RNN等多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型;在计算、存储、通信、架构等方面都做了高效优化,充分发挥各种资源的性能;全面支持多核、多GPU、多机环境。可以轻松应对大规模训练需求。

  未来,人工智能与农业领域会产生无数奇思妙想,你要不要也利用PaddlePaddle来个大变身,你动心了吗!

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