實驗介紹：
影像識別是人工智慧的重要領域
怎麼識別影像呢？
人眼識別人的性別
看頭髮長度，身型，穿衣打扮這些特徵，比如：長髮是女孩，短髮是男孩。
使用神經網路演算法就可以自動學習特徵並用於分類等任務。
一：神經網路
每層學習一些特徵
神經網路是好幾層邏輯迴歸疊在一起
最終使用邏輯迴歸預測
神經網路分為三層
神經網路的隱藏層多幾層就是深度神經網路。
使用深度神經網路進行的機器學習就是深度學習
在orange裡面深度學習部件如下
使用遊樂場體會深度神經網路
拖出遊樂場並雙擊開啟
裡面有四種不同的資料集
看到要區分不同的兩種資料是比以前的資料困難的
可以看見損失一直下降最終趨於平穩
不同的資料被不同的顏色分隔開
二：卷積神經網路
我們使用卷積神經網路進行對手寫數字的識別
一個完整的工作流如下
所有部件都在深度學習裡
勾選訓練和測試
如果少了訓練的資料，資料的準確率會大幅度降低
識別原理
影像以數字矩陣的形式儲存在計算機中，其中這些數字稱為畫素值。
0最暗，255最亮。
彩色圖片又稱rgb圖片
rgb是紅（red）綠（green）藍（blue）三原色的縮寫。
三原色不同的灰度構成了所有的顏色
簡單的操作如下
選擇手寫資料資料夾，只要預測，點選載入圖片
！注意，選擇sample資料夾即可，不選子資料夾，這一步需要輸入大量圖片。
測試資料在orange官網可以找到，還有教程
點選底下❓
再點選資料，即可跳轉下載連結
開啟模型訓練與測試，點選開始訓練
完成如圖
開啟CNN學習器，點選觀察並輸出模型
完成如圖
下面的圖片載入器輸入你想識別的圖片
可以自己手寫上傳，也可以在網上找，下載官網的等等
點選CNN預測
完成