5 неочевидных фактов об ИИ и машинном обучении |
||
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 ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-04-05 15:42 Первая «чат-бот программа» была разработана еще в 1966 году Цифровую пародию на психотерапевта под названием ELIZA разработал профессор MIT Йозеф Вейценбаум. Система распознавала в текстах ключевые слова и, опираясь на них, выдавала подходящие из заранее запрограммированных фраз ответы. Если она не понимала, как ответить на вопрос – переводила тему Нейросети могут достигать нулевой ошибки даже на случайно размеченных данных Возьмем большую обучающую выборку изображений кошек и собак. Перемешаем метки классов: 50% кошек объявим собаками, а 50% собак - кошками. Попробуем обучить нейронную сеть на такой бессмысленной задаче. Удивительно, но через некоторое время она достигнет 100% точности классификации и для каждой картинки из обучающей выборки будет выдавать именно тот класс, который мы ей присвоили, хотя никакой закономерности между картинкой и меткой класса нет. Нейросети генерируют лица, которых никогда не существовало Многие думают, что если обучить нейросеть на 5 тысячах фотографий «улыбчивых брюнетов с карими глазами» и начать генерировать с помощью этой нейросети новые изображения, то она просто покажет один из использованных для обучения кадров. Это не так. Лицо человека состоит из огромного количества черт, а технологии смешивают их и по частям создают уникальную картинку Нейросети могут учить сами себя Самообучение (Self-supervised learning) позволяет алгоритмам выполнять задачи без включения человека в процесс разметки даных. Система сама маркирует, кластеризует и анализирует информацию, а затем делает выводы на основе связей и корреляции в представлениях данных. На выходе требуется минимальная разметка найденных групп или адаптация полученной разметки к конкретным задачам ИИ-технологиями охвачены несколько тысяч языков Помните время, когда онлайн-переводчики справлялись только с английским? Сейчас большие языковые модели способы принимать на вход и генерировать информацию даже на малоресурсных языках. Например, популярная GPT-4 понимает даже урду и маратхи, а в России нейросети учат работать с башкирским и татарским Знаниями вас обогатил AIRI Institute Источник: vk.com Комментарии: |
|