微積分救星!人工智慧一秒輕鬆解題(下)
微積分救星!人工智慧一秒輕鬆解題(下)

微積分救星!人工智慧一秒輕鬆解題(下)

微積分救星!人工智慧一秒輕鬆解題(下)

 

史上人工智慧最偉大發明秒解決史上學了最不知道可以幹嘛的微積分(下)

本篇為此篇文章的下集,上集介紹了AI 數學解題神器「 mathAI 」的誕生,以及個流程的原理:1. 圖像預處理、2. 字符識別、3. 數學公式識別

 

4. 數學公式語意理解

經過字符辨識、字符語法拆解、語義分析等語意理解過程,匯集這些過程得到的資訊,判斷該如何進行運算,最後將數學公式的值計算出來。

AI 要能給出正確答案,代表它要看懂這句話的意思,也就達到了語意理解。

5. 結果輸出

最後,使用 Python 的 Matplotlib 把步驟和答案列印出來。Matplotlib 是 Python 的一個重要模組,主要用於資料視覺化上。

訓練成果發表 深度學習後的AI答題率是?

人工智慧 訓練完成之後,作者首先驗證了字元識別的準確率:

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▲ 訓練完人工智慧之後,作者首先驗證了字元識別的準確率

緊接著作者對各式各樣共 160 項的題目進行測試,從圖表中可以看到AI人工智慧 答對了 127 道題目,平均字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可以說是相當不錯的成績。

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▲ 由圖表可以看出,人工智慧 MathAI 的字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可說是相當高。

如果想要自己實際操作看看,作者提供兩種使用方式:網頁模式和介面模式,網頁模式比較容易,打開網頁上傳圖片就可以自動給出題目答案;介面模式則要下載專案中 solver 的 Python package,裡面的 solve 方法封裝了整個系統,介面模式的使用方式為輸入圖片的路徑,再輸出題目識別過程和計算結果。

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▲ MathAI 程式網頁模式

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▲ MathAI 程式介面模式

雖然,目前這個專案只是半開源的,現時上傳的版本只能處理較簡單的一維算術式,如果想要識別更加複雜的公式,就要再參考數學公式識別的論文。但字元識別程序以及整個演算法框架,也是十分值得觀摩的。

除此之外,它也標示出深度學習能創造出人工智慧許多可能,打造出各種不同的「神器」。

 

參考連結:

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最後修改日期: 2019-12-20