Microsoft удалось научить Raspberry Pi распознавать образы |
||
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 |
2017-07-03 12:20 Теперь базовые возможности машинного обучения могут появиться на множестве различных сенсоров и датчиков. Такое решение будет полезно в тех случаях, когда подключение к сети отсутствует и обратиться к мощностям удаленных серверов невозможно, пишет Engadget. В Microsoft говорят, что проект сделает множество офлайн девайсов и систем более умными. В качестве примера они называют системы полива, медицинские датчики, сенсоры, оценивающие качество земли. Такие устройства не подключены к интернету, но в компании читают, что с ИИ и плодами машинного обучения на борту они станут более эффективными. Raspberry Pi оказался достаточно мощным, чтобы потянуть алгоритмы, и подошел по размерам. Для того, чтобы поместить алгоритм на микрокомпьютере с небольшим количеством памяти, пришлось сжимать параметры нейронной сети до нескольких бит. При этом алгоритм избавлялся от избыточности, объясняет Декель. В результате система распознает изображения без потери в точности. Но следующий шаг почти невозможен. На такое устройство нельзя загрузить глубокую нейронную сеть и заставить потреблять ее в 10,000 раз меньше ресурсов. Для этого придется разрабатывать специальные ИИ-технологии, которые могут работать с устройствами низкой мощности. Это сложно, так как ученые еще не до конца понимают, как работает глубокое обучение. Raspberry Pi создавался как дешевый микрокомпьютер для обучения программированию, но стал гораздо более значимым устройством. На его основе сегодня разрабатываются и программируются самые разные системы и устройства: от детекторов землетрясений до систем, позволяющих смотреть сквозь стены. Вокруг компьютера собрано огромное активное сообщество, в котором каждый день появляются новые идеи и способы его применения. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|