У Google Brain створили штучний інтелект, здатний відтворювати собі подібних


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

У травні цього року дослідники Google Brain, представивши проект AutoML, наблизилися до створення моделей машинного навчання без участі людини. Учені відмітили, що створені новим ШІ невеликі нейронні мережі виконують свої завдання не гірше за тих, що спроектовані людьми. Тоді експерименти обмежувалися використанням невеликих академічних наборів даних таких, як CIFAR – 10 і Penn Treebank.

Цього разу дослідники використали набагато більші бази даних: ImageNet і COCO – одні з відомих у сфері машинного зору. Їх інтеграція в AutoML проходила у рамках проекту Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition.

Фахівцям довелося перепроектувати AutoML так, щоб зробити його придатнішим для роботи з великими масивами інформації. Зокрема, вони змінили методи пошуку оптимальної мережі і використали найвдалішу архітектуру для CIFAR – 10. Нова система дістала назву NASNet.

Результати досліджень

Використовуючи ImageNet, NASNet досягла більш ніж 80-процентної точності в завданнях на класифікацію зображень. Цей результат – найкращий серед опублікованих раніше. Більше того, нову розробку можна адаптувати під малопотужне устаткування практично без втрати якості розпізнавання. Як сподіваються дослідники, цьому можна буде знайти застосування у сфері мобільних платформ.

Також розробники застосували отримані знання в розпізнаванні об’єктів. Об’єднана з фреймворком Faster – RCNN система COCO показала результат в 43,1% mAP, що на 4% краще, ніж у попередньої опублікованої роботи.

А нам-то що з цього?

Подібні розробки націлені на спрощення роботи людини і делегування трудомісткої роботи комп’ютерам. Автори проекту сподіваються, що цим збільшать кількість фахівців у світі, здатних створювати програмне забезпечення, оснащене ШІ.

У команді Google Brain вважають, що їх напрацювання можуть бути використані для різноманітних застосувань, грунтованих на комп’ютерному зорі.

Джерело: Google Research Blog

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *