果农需要根据水果的不同大小和质量进行产品的定价，所以每年收获的季节有大量的人工对水果分类的需求。基于人工智能模型的方案，收获的大堆水果会被机械放到传送带上，模型会根据摄像头拍到的图片，控制仪器实现水果的自动分拣，节省了果农大量的人力。下面我们就看看如果采集到少量的桃子数据，如何基于PaddleHub对ImageNet数据集上预训练模型进行Fine-tune，得到一个更有效的模型。

近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，先从三个概念的正本清源开始。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论

物联网之面向对象

几十MB几百MB。

数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别等领域，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。在处理如所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含50

物联网之面向对象

近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热，但很多从业者却很难说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前，先从三个概念的正本清源开始。概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论

W：调出标注的十字架，开始标注A：切换到上一张图片D：切换到下一张图片del：删除标注的矩形框Ctrl+S：保存标注好的标签Ctrl+鼠标滚轮：按住Ctrl，然后滚动鼠标滚轮，可以调整标注图片的显示大小。

深度学习算法之前的机器学习算法，并不需要对训练数据作概率统计上的假设；本文将覆盖问题1和问题2，并分析如何采用合适的激活函数解决问题；最后提出一些普适性的选择激活函数的建议。至于问题3，则更多的与Batch Normalization相关。

果农需要根据水果的不同大小和质量进行产品的定价，所以每年收获的季节有大量的人工对水果分类的需求。基于人工智能模型的方案，收获的大堆水果会被机械放到传送带上，模型会根据摄像头拍到的图片，控制仪器实现水果的自动分拣，节省了果农大量的人力。下面我们就看看如果采集到少量的桃子数据，如何基于PaddleHub对ImageNet数据集上预训练模型进行Fine-tune，得到一个更有效的模型。