Apple обучает компьютерные алгоритмы точному распознаванию изображений |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи 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. Источник: 4pda.ru Комментарии: |
|