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我們利用 Teachable Machine 體驗「機器學習」的過程,讓電腦學會分辨不同種子的照片。透過上傳大量圖片、進行模型訓練,我們發現資料的數量與品質都會影響預測結果。我們進行了三項小研究:比較使用10張與100張照片的準確率、分析單顆與多顆種子照片的效果、探討近拍與遠拍對辨識準確度的影響。結果顯示:照片張數越多、距離越近,模型表現通常越好!這次實驗讓我們了解了機器如何透過大量資料學習特徵,變得越來越「聰明」!歡迎大家也一起來體驗有趣又神奇的機器學習吧!
關鍵字:
機器學習
種子
作品所屬領域:
資訊科技
優質教育 工業化、創新及基礎建設
網路人氣獎
候選作品
女性桂冠獎
資格不符
科學勇士獎
資格不符
科學新秀獎
資格不符