Apple обучает компьютерные алгоритмы точному распознаванию изображений |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-01 20:00 Статья от специалистов Apple под названием "Распознавание объектов с помощью противопоставления искусственных и неопределённых изображений" была принята к рассмотрению и затем опубликована в библиотеке Корнелльского университета. Данная статья появилась менее чем через месяц после заявления компании Apple о том, что она больше не будет запрещать сотрудникам публиковать свои исследования в области искусственного интеллекта, и описывает технику тренировки компьютерного алгоритма, чтобы тот мог определять объекты с использованием искусственных или сгенерированных изображений. По сравнению с тренировочными моделями, которые основываются только на реальных изображениях, искусственные данные такого рода зачастую более эффективны. К примеру, искусственное изображение глаза или руки уже снабжено соответствующими комментариями, а живые изображения этих объектов ещё не известны алгоритму - следовательно, должны быть предварительно описаны оператором. Однако в Apple отметили, что полагаться только лишь на искусственные изображения нельзя, так как они могут привести к неудовлетворительным результатам. Ведь компьютер может сгенерировать что-то недостаточно реалистичное, что не может послужить точным материалом для обучения. Для решения проблемы Apple предлагает усовершенствовать систему с помощью сочетания искусственных и неизвестных для сети изображений. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: 4pda.ru Комментарии: |
|