AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
62/100 第七週：機器學習專案實作
62. 圖像分類應用 🖼 讓 AI 認出貓狗、車輛、人臉等影像！
📌 圖像分類應用 🖼
讓 AI 學會辨識貓狗、車輛、人臉等影像，實現電腦視覺應用！
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🔎 一、什麼是圖像分類（Image Classification）？
• 讓 AI 自動辨認圖片中屬於哪一類物體
• 輸入：一張圖片
• 輸出：對應的類別標籤（如：貓、狗、人、車）
✅ 應用場景廣泛：
• 貓狗分類
• 車輛偵測
• 人臉辨識
• 醫療影像判讀（如癌症細胞分類）
• 工業瑕疵檢測
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🌟 二、圖像分類模型運作流程
1. 數據收集與標註 (準備大量標註過的圖片數據集)
2. 資料預處理 Resize、標準化（Normalization）
3. 模型選擇與訓練 (使用 CNN、ResNet、MobileNet 等架構)
4. 評估與驗證 (計算 Accuracy、Precision、Recall 等指標)
5. 模型部署 (將模型部署到手機、邊緣設備或雲端系統)
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🛠 三、圖像分類常用技術
✅ CNN（卷積神經網路） 影像分類的基石，提取圖片特徵
✅ 數據增強（Data Augmentation） 翻轉、旋轉、模糊等方法提升泛化力
✅ Transfer Learning（遷移學習） 使用訓練好的模型（如 ResNet、VGG）再訓練，加快速度提升效果
✅ 深度可解釋技術（如 Grad-CAM） 解釋 AI 判斷依據，避免黑箱風險
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💻 四、Python Keras 圖像分類範例（以貓狗分類為例）
python
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 下載 CIFAR-10 資料集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 簡化為貓（3）狗（5）兩類
import numpy as np
train_filter = np.where((y_train == 3) | (y_train == 5))[0]
test_filter = np.where((y_test == 3) | (y_test == 5))[0]
X_train, y_train = X_train[train_filter], y_train[train_filter]
X_test, y_test = X_test[test_filter], y_test[test_filter]
y_train = to_categorical(y_train == 5, 2) # 狗標為1，貓標為0
y_test = to_categorical(y_test == 5, 2)
# 建立簡單 CNN
model = Sequential([
Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
MaxPooling2D(),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(2, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))
✅分析:
這段程式碼從 CIFAR-10 資料集中篩選出「貓（label=3）」與「狗（label=5）」兩類圖像，並將其標註為二元類別（狗為 1，貓為 0），再建立一個簡易的 CNN 模型進行訓練。模型由一層卷積（Conv2D）、池化層（MaxPooling2D）與全連接層組成，使用 softmax 作為輸出分類器。透過 categorical_crossentropy 損失函數與 Adam 優化器，模型訓練 10 個 epoch，並以測試資料驗證準確率。這個流程展示了如何快速構建影像二元分類任務，是深度學習入門應用的典型範例。
📈 預期結果說明（依實際運行可能略有不同）：
訓練準確率 會在幾個 epoch 後達到 80~90%，視模型結構與資料清理品質而定。
驗證準確率 可能略低（約 75~85%），由於模型較簡單，無資料增強與正則化，可能有輕微過擬合。
🧠 腦補：
如需進一步提升效能與泛化能力，可加入：
Dropout 正則化層
ImageDataGenerator 進行資料增強
EarlyStopping 提前停止防止過擬合
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📈 五、如何評估模型好壞？
Accuracy（準確率）: 整體分類正確的比例
Precision / Recall / F1-Score: 適合應對不平衡資料集
Confusion Matrix: 觀察分類正確與錯誤的細節
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🧠 六、實務應用案例
✅ 寵物辨識系統 → 自動分辨貓狗
✅ 車牌與車型辨識 → 智慧交通應用
✅ 醫療 X 光影像分類 → 自動輔助醫生判讀
✅ 工業檢測 → 生產線自動辨識不良品
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📌 七、總結亮點：
• 圖像分類是電腦視覺最基礎且應用最廣的技術
• 技術核心：CNN + 資料增強 + 遷移學習
• 未來可延伸應用到 目標檢測（Object Detection） 和 語義分割（Segmentation）
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✅ 八、總結金句：
🖼 讓 AI 看得見、認得出，是打開電腦視覺世界的第一步！
