В Мае был разработан инструмент под названием AutoML, который может генерировать свою собственную систему искусственного интеллекта.
Следующей большой задачей стояла проверка и сравнение созданного искусственного интеллекта системой AutoML и искусственного интеллекта созданного человеком.
AutoML использует технику глубокого обучения такую же как и в нейронных сетях для создания и разработки дочерней системы искусственного интеллекта.
Такой системой является NASNet, которую обучили распознавать объекты в потоке видео в режиме реального времени.
При тестировании по стандартам проверки созданный искусственный интеллект при помощи AutoML распознавал объекты с точностью до 82.7%.
Значение распознавания на 1.2% выше чем все что было до него и на 4% алгоритм эффективнее.
Эффективность и точность алгоритма компьютерного видения является наиболее ценным технологическим преимуществом.
Алгоритм может улучшить самоуправляемые машины научив их более внимательно избегать препятствий и людям с ослабленным зрением улучшить видение.
Создание самообучающихся машин и систем искусственного интеллекта требует массивных баз данных и высокопроизводительных GPU массивов для обучения сети.
Автоматизация создания при помощи AutoML поможет распространить системы ML и AI для широкой аудитории и сделать его доступным не только для ученых.
Источник: The Verge
[ratings]
Смотрите также:
Tidal поддерживает Apple CarPlay
13.3 дюймовый e-reader стоит $800 и может быть одновременно и монитором
Apple начала продажи разблокированного iPhone X без SIM карт
Gmail работает правильно на iPhone X поддерживая аккаунты от третьих сторон
Apple Pay Cash полноценно вышел для пользователей iOS 11.2
Opera получила новый вид для Android и более быстрый поиск новостей
