onnx模型部署 机器学习应用有哪些方面？
机器学习应用有哪些方面？
说机器学习最简单明了的方法就是让机器像人类一样学习（然而，由于人工智能技术，机器可能有自己的超人智能）。所谓机器是指像计算机这样的机器（包括电子计算机、中子计算机、光子计算机和神经计算机等）
20世纪60年代，机器学习被广泛应用，它被定义为一门人工智能科学。今天，它是一门多学科交叉的学科，涉及概率论、统计学、近似理论等多种复杂科学。
如果我们用最简单最直接的话，机器学习就是让机器自己学习很多信息，然后总结规则，总结自己学习的结果。
对于人脸识别，我们需要输入大量的相关信息，这样机器就可以通过深入学习总结出机器可以识别的规则。
对于像alpha dog这样的电脑围棋大师，他们可以说是深入学习的典范。在它的第一代，阿尔法狗可以输入各种象棋分数来提高他们的能力，这是远远优于人类同行。
第二，机器甚至可以自己下棋，所以除了更多人类从未见过的新棋谱。
毕竟，世界上有无穷无尽的信息和资料，光靠人是无法完全接受的。让特斯拉这样的智能电动车拥有出色的机器学习能力，每天不断学习不断变化的交通状况，时间长了性能会更好
这也是深度学习的力量所在。在一定算法的情况下，只有更大更全面的数据才能更好地显示算法的优越性，甚至提高计算机的性能规律。
深度学习的预测模型有哪些？
Ncnn是第一个针对移动终端的推理框架：
腾讯/Ncnn有第三方工具支持python的模型转换，或者说python到onnx的模型转换，Ncnn也支持onnx的模型转换。
那么，阿里巴巴新的开源MNN也可以尝试：
阿里巴巴/MNN目前只支持tensorflow、cafe和onnx的转换，但是可以从Python转换到onnx。MNN目前支持版本3，这有点旧。
我只使用了以上两种框架。对于其他框架，您可以在下面的链接中找到推理框架，该链接列出了许多移动推理框架：
EMDL/awesomeemdl
微软Vision Skills视觉技能API有哪些特点？
此外，开发人员还可以借助windows中的硬件加速框架构建自己的可视化技能（无需担心底层API）。
（来自：GitHub，通过Neowin）
感兴趣的朋友，可以尝试一些微软提供的windows视觉技能示例，或者参考教程来构建自己的视觉技能。
（图片来源：Windows blog）
据报道，Windows vision skills是一个开放框架，可以扩展到与其他机器学习框架（如openCV）一起使用。
（来自：Microsoft）
此外，它使用winml进行局部推理，这扩展了windows对onnx模型推理的支持。
如何向人类同伴证明自己不是一个人工智能？
无论人工智能机器人多么先进，无论科学技术多么先进，它也有人造机器人。人们的一举一动、眼神接触、面部表情，当他们高兴的时候，他们就像鲜花盛开在晴朗的天空中；当他们不高兴的时候，他们被眼前的人或事激怒，他们像雷雨一样咆哮。
机器人的功能不是由人设定的。随着科学技术的发展，它的功能也在不断完善。set功能有限。人的思维是无限的，想象力是无穷的。它是任何机器人都无法替代的。
普通人的大脑利用率仅为20%。大部分未被充分利用的脑细胞占总细胞的一半以上。大多数从事科学研究的人使用量不超过总数的一半。爱因斯坦的大脑利用率定律只有50%左右。大脑使用得越好，它就变得越灵活，也就越开放。有些人的大脑不一定有多好，只是因为努力工作，想多做一些，做出比常人更多的成绩，很多人认为她的智力特别高。
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