本篇為此篇文章的下集,上集介紹了 AI 人工智慧 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,從這些過程中所得到的資訊,再進一步判斷該如何運算,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,也就是達到了語意理解。
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?
AI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:
▲ 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160 項各類型的題目進行了測試,從圖表中可以看到 AI 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。
▲ 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。
▲ MathAI 程式網頁模式
▲ MathAI 程式介面模式
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」。
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