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1
Mustererkunnug,
KNN und Deep Dream
2
Mustererkennung und KNN
Computer sind bei der Mustererkennung nicht erfolgreich.
Für die Menschen ist es einfach. Jeder kann einen Bleistift in
einem Foto erkennen.
Aber KKN ist nicht so schlecht bei der Mustererkennung.
Eigentlich die Dienste, die wir täglich verwenden, verwenden
KNN sehr effizient.
Haben Sie bemerkt, Facebook wird immer besser auf dem
Foto-Tagging?
Murat Süzük
3
Ein Beispiel; Google und Google Photos
• Was ist mit Google Fotos? Auch wenn Sie es verwendet
haben, können Sie nicht wissen, ist es in Inhalt von Fotos
suchen. Zum Beispiel; Sie suchen selfies, Natur, Auto,
Katzen... und es ist wirklich erfolgreich.
• Google hat wirklich massive Informationen und Bild
Ressourcen und sie verwenden es für die Erstellung eines
KNN-Modells. Auch wir (eine gewöhnliche Person) können
tausende beschriftetes Foto im Internet kostenlos finden.
Murat Süzük
4
Problem von KNN
• Aber wir haben einige Probleme mit KNN. Größtes Problem ist
Outputs.
• Wir geben tausende "rechts" Inputs und Outputs zu KNN und
es erstellt ein Modell aus Daten.
• Wenn wir ein Input eingeben, gibt es ein Output zurück. Aber
wir wissen nie, warum?
• Das einzige, was wir wissen, ist, passt es mit dem Modell.
Murat Süzük
5
Problem von KNN
• Zum Beispiel; haben wir Modell für «Rose
Muster» Anerkennung.
• Aber manchmal funktioniert es falsch und
etikettiert eine Tulpe als Rose.
• Nun, was ist das Problem? Wir hatten ein
tolles, gut funktionierendes Modell, aber
jetzt funktionierte es falsch.
• Wir können nicht fragen «heyy warum?»
Murat Süzük
6
Problem von KNN
• Und wir konnten nicht fragen: "Hey kannst
du mir eine Rose holen?" So konnten wir
seine Wahrnehmung nicht kennen.
• Wenn wir wissen könnten, welche Art von
Wahrnehmung es für Rose hat, könnten wir
sagen, " Ooo Trainingsdaten ist das
Problem! Weil es immer Bienen um die
Rosen gibt und da ist eine Biene in der Nähe
der Tulpe.“
• Deepdream löst dieses Problem. Es benutzt
Reverse Engineering.
Murat Süzük
7
Deep Dream
• DeepDream ist ein von Google erstelltes Computer-Vision-
Programm, das ein faszinierendes neuronales Netzwerk verwendet,
um Muster in Bildern über algorithmische Pareidolien zu finden
und zu verbessern und so ein traumähnliches halluzinogenes
Erscheinungsbild in den bewusst überbearbeiteten Bildern zu
schaffen.
• Es heißt "Dreaming", "Halluzination" oder "Kunst des Computers"
Murat Süzük
8
Murat Süzük
9
Deep Dream
Murat Süzük
10
Deep Dream
• Es sucht nach Muster, das mit ihrem Modell übereinstimmt.
• Dann manipuliert es Eingabe-Foto, immer und immer wieder.
• Am Ende des Prozesses sehen wir seine Wahrnehmung.
• So ist es eine Virtualisierungsmethode, die uns zeigt, was sie
sieht.
• Aber seine Wahrnehmung basiert auf Trainingsdatum und
Trainingsdaten bestehen aus vielen Hundfotos.
• Deshalb sehen wir viele Hunde. 
http://playground.tensorflow.org Murat Süzük
11
Vielen Dank für Ihre
Aufmerksamkeit!

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Mustererkennug, knn und deep dream

  • 2. 2 Mustererkennung und KNN Computer sind bei der Mustererkennung nicht erfolgreich. Für die Menschen ist es einfach. Jeder kann einen Bleistift in einem Foto erkennen. Aber KKN ist nicht so schlecht bei der Mustererkennung. Eigentlich die Dienste, die wir täglich verwenden, verwenden KNN sehr effizient. Haben Sie bemerkt, Facebook wird immer besser auf dem Foto-Tagging? Murat Süzük
  • 3. 3 Ein Beispiel; Google und Google Photos • Was ist mit Google Fotos? Auch wenn Sie es verwendet haben, können Sie nicht wissen, ist es in Inhalt von Fotos suchen. Zum Beispiel; Sie suchen selfies, Natur, Auto, Katzen... und es ist wirklich erfolgreich. • Google hat wirklich massive Informationen und Bild Ressourcen und sie verwenden es für die Erstellung eines KNN-Modells. Auch wir (eine gewöhnliche Person) können tausende beschriftetes Foto im Internet kostenlos finden. Murat Süzük
  • 4. 4 Problem von KNN • Aber wir haben einige Probleme mit KNN. Größtes Problem ist Outputs. • Wir geben tausende "rechts" Inputs und Outputs zu KNN und es erstellt ein Modell aus Daten. • Wenn wir ein Input eingeben, gibt es ein Output zurück. Aber wir wissen nie, warum? • Das einzige, was wir wissen, ist, passt es mit dem Modell. Murat Süzük
  • 5. 5 Problem von KNN • Zum Beispiel; haben wir Modell für «Rose Muster» Anerkennung. • Aber manchmal funktioniert es falsch und etikettiert eine Tulpe als Rose. • Nun, was ist das Problem? Wir hatten ein tolles, gut funktionierendes Modell, aber jetzt funktionierte es falsch. • Wir können nicht fragen «heyy warum?» Murat Süzük
  • 6. 6 Problem von KNN • Und wir konnten nicht fragen: "Hey kannst du mir eine Rose holen?" So konnten wir seine Wahrnehmung nicht kennen. • Wenn wir wissen könnten, welche Art von Wahrnehmung es für Rose hat, könnten wir sagen, " Ooo Trainingsdaten ist das Problem! Weil es immer Bienen um die Rosen gibt und da ist eine Biene in der Nähe der Tulpe.“ • Deepdream löst dieses Problem. Es benutzt Reverse Engineering. Murat Süzük
  • 7. 7 Deep Dream • DeepDream ist ein von Google erstelltes Computer-Vision- Programm, das ein faszinierendes neuronales Netzwerk verwendet, um Muster in Bildern über algorithmische Pareidolien zu finden und zu verbessern und so ein traumähnliches halluzinogenes Erscheinungsbild in den bewusst überbearbeiteten Bildern zu schaffen. • Es heißt "Dreaming", "Halluzination" oder "Kunst des Computers" Murat Süzük
  • 10. 10 Deep Dream • Es sucht nach Muster, das mit ihrem Modell übereinstimmt. • Dann manipuliert es Eingabe-Foto, immer und immer wieder. • Am Ende des Prozesses sehen wir seine Wahrnehmung. • So ist es eine Virtualisierungsmethode, die uns zeigt, was sie sieht. • Aber seine Wahrnehmung basiert auf Trainingsdatum und Trainingsdaten bestehen aus vielen Hundfotos. • Deshalb sehen wir viele Hunde.  http://playground.tensorflow.org Murat Süzük
  • 11. 11 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!