25、推荐系统与视觉缺陷检测系统技术详解

推荐系统与视觉缺陷检测系统技术详解

1. 推荐系统简介

推荐系统能够根据用户对电影的评分数据集，训练出可向用户提供电影推荐的模型。以一些 2005 年的电影为例，如《足球流氓》（Green Street Hooligans）属于犯罪、剧情类；《暴力史》（History of Violence）涵盖动作、犯罪、剧情、惊悚元素；《雾都孤儿》（Oliver Twist）是剧情片。通过对用户评分数据的学习，模型可以预测用户可能喜欢观看的电影。

2. 计算机视觉与缺陷检测概述

计算机视觉（CV）是人工智能的一个领域，致力于赋予机器分析和提取数字图像、视频及其他视觉输入中有意义信息的能力，并基于提取的信息采取行动或提供建议。经过数十年的研究，基于机器学习（ML）的强大视觉算法得以发展，这些算法能够将图像分类到预定义的类别中、从图像中检测物体、理解数字图像中的文字内容以及检测视频中正在执行的动作。

CV 算法在日常生活中改变了我们与智能设备的交互方式，例如我们现在可以通过面部识别解锁智能手机，照片编辑应用程序可以让我们看起来更年轻或更年长。在制造业中，CV 算法的一个重要应用是缺陷检测。ML 算法可用于分析视觉输入，检测产品图像中的缺陷，这对于制造业来说非常有用。

3. 视觉缺陷检测系统主要内容

视觉缺陷检测系统主要涵盖以下几个方面：
- 视觉缺陷检测
- 将视觉模型部署到 Vertex AI 端点
- 从视觉模型获取在线预测

4. 技术要求

本章使用的代码示例可在以下 GitHub 地址找到：https://github.com/PacktPublis