„Szuper-valósághű” képfelismerésen dolgozik az Apple
2017. január 02. 08:30
Az almás cég szerint egymással versengő ideghálókkal gyorsabb és pontosabb lehet a képfelismerés.
2017. január 02. 08:30
p
0
0
0
Mentés
Az Apple első mesterséges intelligenciáról szóló tanulmánya képfelismerő mély ideghálókat jobb teljesítményre ösztönző módszert ír le.
Ideghálókat általában adatsorok felcímkézett képein gyakoroltatják. 2015-ben például a Georgia Techen kidolgoztak egy mélytanulás-módszert, amellyel a rendszer felismeri egy adott személy okostelefonjával rendszeres időközönként készített képeket. Be akarták mutatni vele, hogy a mélytanulás képes „megérteni” az emberi viselkedést és az illető szokásait, majd mindezen ismeretek alapján az MI javaslatokat tesz a felhasználónak.
Miközben Ön ezt olvassa, valaki máshol már kattintott erre:
Orbán győzelme, ukrán hadikölcsön, felbomló EU – itt az évadzáró Mesterterv
A módszer hátulütője a képek (a Georgia Technél 40 ezer) manuális címkézésével eltöltött irdatlan idő. Az MI-kutatók ezért inkább előre címkézett szintetikus képeket használnak, aminek szintén megvannak a maga korlátai: gyakran nem elég valósághűek az adatok, és a tanulóhálózat nem tud valódi képeket általánosítani.
Az Apple szerint a szimulált és felügyelet nélküli (S+U) tanulás a megoldás: egyrészt előre címkézett képekkel próbálnak dolgozni, másrészt a szintetikus képek címkézetlen valódi képekhez társításával „szuper-valósághűeket” hoznak létre. Így a címkézés is megmarad, és a képfelismerés is gyorsabb, pontosabb.
A kivitelezéshez a 2014-ben létrehozott úgynevezett „egységesen elosztott generatív hálózatok” (GANs) módszert használták: a két idegháló egymással versengve próbál szuper-valósághű képsorozatokat készíteni.
Egyre távolodik egymástól az Egyesült Államok és az Európai Unió. Előbbi ráadásul egy merőben új kontinens képzel el, ahol egyes országokkal működne csak szorosabban együtt.
Ma már jóval kevesebb magyar orvos fontolgat tartós külföldi munkavállalást, mint a 2010-es évek elején. Csökkent az orvoselvándorlás, több külföldi jön viszont hazánkba.