如何於Scratch進行機械學習?

 如何於Scratch進行機械學習?

 

重要提示: 要於Scratch 內體驗及學習人工智能(AI)，暫時必須使用以下客製化的Scratch: https://stretch3.github.io/，而不是官方的Scratch網站。

 

1.      使用擴充模組ML2SCRATCH(Machine Learning 2 Scratch)

2.      會出現以下畫面

3.      分別選擇以下程式磚塊: ML-label, ML-counts of label1, ML-counts of label2, ML-counts of label3，會出現以上畫面。

Label 內的空格會顯示現時識別的物件代號(1,2或3)。

以上的選取可讓系統學習三個物件，分別把識別到的物件給予代號1, 2 及3。

Counts of label1內的數字代表這個物件學習了多少次，這系統要至少學習20次。

4.      要進行機械學習，要拉出以下程式磚塊:

每按下這程式磚塊一次，系統便會識別一次，記錄於label1內。例如以下例子，要辨識拳頭(stone)，作為label1，暫時辨認了兩次。留意，最上方的label顯示1。

以下畫面，顯示要識別「包(hand)」，記錄於2內。當然要拉出train label2的程式磚塊。

學習了拳及包後，同學可試試系統是否可準確識別到?

 

5.      同學可試試，要系統識別「剪(scissors)」，記錄於label3，如何進行?

 

問題:

1.      真正識別時，系統是否每次皆能準確識別「包(rock)」、「剪scissors」及「拳頭stone」? 如不能，如何可增高識別率?

 

引申應用題:

1.      以上的訓練是用以設計一個包剪揼遊戲(rock-scissor and hand game)，電腦與人對戰。如何設計?