今天看到一篇文章 Google’s Image Classification Model is now Free to Learn
说是狗狗的机器学习速成课程（Machine Learning Crash Course）现在可以免费学习啦，因为一开始年初的时候是内部使用的，后来开放给大众了。大家有谁对不作恶家的机器学习感兴趣的话，可以点击连接去看看。
但是以上不是我说的重点。
说狗狗的原因，是为了引出我大微软的机器学习。
在2018年3月7日，在Windows开发者日活动中，微软宣布推出Windows人工智能平台Windows ML。
ML means machine learning, not make love. Understand???
在Windows ML平台下，开发人员能够将不同的AI平台导入现有的学习模型，并在安装了Windows10系统的PC设备上使用预先培训的ML模型，并利用CPU和GPU（AMD，Intel，NVIDIA、Qualcomm）硬件进行加速，而非云端。从而加快对本地图像及视频数据的实时分析，甚至是后台任务的改进。
此外该技术支持ONNX格式的ML模型行业标准，开发者能够添加ONNX文件至UWP应用中，在并项目中生成模型界面。
目前微软已将自家的AI技术融入进了Office 365、Windows 10 照片中，甚至还使用了Windows Hello面部识别技术，来替换传统的开机密码。
看看你看，这么牛B的技术，我们怎么不来尝鲜呢。不过也不鲜了，已经过去仨月了。但是哪一家的技术不是先画一个饼，过很久你才能看到样品。哈哈。
现在学习ML还来得及。
在操作之前，先来说一下需要什么配置吧。
1. Windows 10 1803 或者更高
2. Visual Studio 15.7.1或更高
3. Microsoft Visual Studio Tools for AI，在工具——扩展和更新 里面搜索AI即可找到。
OK，大体说一下流程。
1. 创建和训练机器学习的模型
要实现对某一张图像的辨别，首先我们需要用一些数据来训练机器，告诉它这个是啥。也就是加标签tag.
比如，之前微软的小冰识狗，那你得首先找很多狗的照片吧，你要是拿猫的照片来训练机器，告诉它这是狗，也不是不可以。因为历史上也有指鹿为马的故事呢。当然在一个很大数据下，比如你拿了10万张狗的图片，里面有那么几张是猫的，鸡的图片，这样训练出来也没事。因为机器会在训练之后给你一个数据让你参考。在数据很大的前提下，允许小错的。
2. 代码实战
用代码来实现一下，并且随机挑一张照片，叫机器辨别它是个啥。因为机器刚才学习了啊，如果他认识，那么就会给出相应的可能性大小。
1. 创建和训练机器学习的模型
用你的Microsoft账号登陆 https://www.customvision.ai/projects, ，创建项目，类型就选择图像分类，Domains领域选择了General（Compact），带Compact是可以到处到Android和ios上用模型
接下来你会看到下图，你可以先加标签tag，在给标签添加相应的图像。也可以先加图像，然后新加标签的。
我先训练一个川普出来试试，
你可以多加几个标签。我一共做了两个。一个是川普，一个是一种花，一年蓬。
等把标签和对应的图像都上传完毕后，点击上面的【训练】