用Scratch＋IBM Watson實現機器學習

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冉爸一晚上都在用Scratch玩機器學習，不亦樂乎。不知不覺已經很晚了，只好簡單寫一點，以後再詳細介紹。

我們通常用Scratch做一些小遊戲、動畫、簡單的編程，難道還可以用Scratch進行機器學習的實踐嗎？嗯，可以，IBM有位員工，Dale Lane為孩子們做了這樣的嘗試。

需要說明，IBM Watson是一個技術平台，具有理解、推理和學習的能力，包括但不限於：

理解自然語言

大數據的理解和分析

動態分析各類假設和問題

精細的個性化分析能力

在相關數據的基礎上優化問題解答

在短時間內提煉洞察、發現新的運行模式

在迭代中學習，探索優化的解決方案

雲端開發平台，支持生態發展

本來，機器學習還是比較前沿的知識，不要說對於小朋友，這在IT圈子裡也沒有完全普及。感謝IBM Watson的平台和Dale Lane的貢獻，孩子們可以輕鬆的使用Scratch，讓電腦學習人類的文字，語言和圖片。

在今天的例子里，冉爸預先給電腦一些中文辭彙，讓電腦對這些辭彙建立學習模型，然後再用同義但是不相同的單詞，檢查電腦是否能夠識別出來。

第一步，我們需要在IBM Watson上啟用「Waston Assistant」和「視覺識別」的服務，調用相應的API介面。

第二步，提供兩組中文詞語，一組詞表達「好」，一組詞表達「不好」。幾秒鐘後，電腦完成了學習。

第三步，我們在Scratch中使用擴展積木塊，調用機器學習的介面，進行考試。

考試的結果非常滿意，冉爸換了很多同義詞，電腦以較高的confidence做出了準確的判斷。

這只是一個簡單的嘗試，我們給電腦的訓練越多，它識別的準確率越高，也意味著更「智能」。

冉爸接下來會做更多的嘗試，比如說讓電腦快速從許多動物的圖片里找出不同類的；幫我們分析淘寶買家評論的態度......同時也要思考怎樣把機器學習簡單明了的普及給小朋友們。也許暑假裡「冉爸學堂」的小朋友們就可以和機器學習親密接觸啦！

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