Дата:07/12/17
AutoML развивается по так называемой системе обучения с подкреплением. По сути, это управляющая нейросеть, которая самостоятельно разрабатывает совершенно новые нейросети для каких-либо специализированных задач. В данном случае основной целью AutoML стало создание системы для максимально точного распознавания объектов на видео в реальном времени. ИИ самостоятельно обучил новую нейросеть, отслеживая её ошибки и внося коррективы в её работу.
Процесс обучения повторялся много тысяч раз до тех пор, пока система не стала пригодна к работе.
Если верить официальному заявлению Google, точность распознавания NASNet равна 82,7%. Это на 1,2% лучше, чем предыдущий рекорд, установленный в сентябре текущего года специалистами из Оксфорда и компании Momenta. Нейросеть также оказалась на 4% эффективнее аналогов с 43,1% средней точности. Упрощенная версия NASNet, адаптированная под мобильные платформы превосходит подобные нейросети более чем на 3%, сообщает Hi-News.
ИИ Google создал собственный ИИ, превосходящий все аналоги
Весной текущего года инженеры компании Google Brain представили искусственный интеллект AutoML, способный создавать свои собственные уникальные ИИ без участия людей. Не так давно стало известно, что AutoML впервые создал систему компьютерного зрения NASNet, значительно превосходящую все аналоги, созданные человеком. Эта система, базирующаяся на ИИ, может стать серьёзным подспорьем в развитии, например, автономных автомобилей, а также в робототехнике, позволяя вывести зрение роботов на совершенно новый уровень.AutoML развивается по так называемой системе обучения с подкреплением. По сути, это управляющая нейросеть, которая самостоятельно разрабатывает совершенно новые нейросети для каких-либо специализированных задач. В данном случае основной целью AutoML стало создание системы для максимально точного распознавания объектов на видео в реальном времени. ИИ самостоятельно обучил новую нейросеть, отслеживая её ошибки и внося коррективы в её работу.
Процесс обучения повторялся много тысяч раз до тех пор, пока система не стала пригодна к работе.
Если верить официальному заявлению Google, точность распознавания NASNet равна 82,7%. Это на 1,2% лучше, чем предыдущий рекорд, установленный в сентябре текущего года специалистами из Оксфорда и компании Momenta. Нейросеть также оказалась на 4% эффективнее аналогов с 43,1% средней точности. Упрощенная версия NASNet, адаптированная под мобильные платформы превосходит подобные нейросети более чем на 3%, сообщает Hi-News.
Просмотры: 277
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Возросший интерес к iPad снизил поставки персональных компьютеров
- Число сотовых абонентов в Китае превысило 900 миллионов
- Российский рынок связи может заработать дополнительно $3 млрд
- Папа Римский станет редактором на новом новостном портале
- Лютфи Заде поблагодарил Президента Ильхама Алиева
- Британское правительство берет на работу эксперта по открытому коду
- Apple приближается к юридической победе в споре с тайваньской HTC
- 22 июля - День национальной прессы Азербайджана
- Xalq Bank начал выпуск Visa Internet Card
- В США забастовали 45 тыс. сотрудников оператора Verizon
- Известный ИТ-бизнесмен погиб в автокатастрофе
- Министерство транспорта Азербайджана планирует применить единую систему оплаты в общественном транспорте
- С начала года к азербайджанской образовательной сети подключены около 100 школ
- ГКВИ объявил набор IT консультантов для регистрации недвижимости и кадастра
- В Азербайджане продлены лицензии двух телерадиоструктур