Разработчики Microsoft смогли добиться значительного прогресса в улучшении технологии искусственного интеллекта Deep Learning. Теперь их ИИ может распознавать и сортировать по категориям изображения лучше, чем аналогичная разработка Google, и иногда даже лучше чем человек.
Результаты тестирования показали, что Deep Learning неправильно понимает, что показано ему картинке лишь в 4.94% случаев. Если сравнивать с Google, то их ИИ ошибается в 6,66% случаев, а человек в 5.1%. На первый взгляд разница невелика, но в относительных величинах Deep Learning опережает GoogLeNet на 26%.
На данный момент искусственный интеллект хорошо справляется с распознаванием образов, но есть случаи, когда человек легко определяет что изображено на картинке, а ИИ по-прежнему беспомощен. Для этого разработчики создают алгоритмы для самообучения, чтобы компьютер мог сам учиться распознавать объекты с нестандартных ракурсов или с необычным фоном.
Информация предоставлена по материалам venturebeat
/
Разработчики Microsoft смогли добиться значительного прогресса в улучшении технологии искусственного интеллекта Deep Learning. Теперь их ИИ может распознавать и сортировать по категориям изображения лучше, чем аналогичная разработка Google, и иногда даже лучше чем человек.
Результаты тестирования показали, что Deep Learning неправильно понимает, что показано ему картинке лишь в 4.94% случаев. Если сравнивать с Google, то их ИИ ошибается в 6,66% случаев, а человек в 5.1%. На первый взгляд разница невелика, но в относительных величинах Deep Learning опережает GoogLeNet на 26%.
На данный момент искусственный интеллект хорошо справляется с распознаванием образов, но есть случаи, когда человек легко определяет что изображено на картинке, а ИИ по-прежнему беспомощен. Для этого разработчики создают алгоритмы для самообучения, чтобы компьютер мог сам учиться распознавать объекты с нестандартных ракурсов или с необычным фоном.
Разработчики Microsoft смогли добиться значительного прогресса в улучшении технологии искусственного интеллекта Deep Learning. Теперь их ИИ может распознавать и сортировать по категориям изображения лучше, чем аналогичная разработка Google, и иногда даже лучше чем человек.
Результаты тестирования показали, что Deep Learning неправильно понимает, что показано ему картинке лишь в 4.94% случаев. Если сравнивать с Google, то их ИИ ошибается в 6,66% случаев, а человек в 5.1%. На первый взгляд разница невелика, но в относительных величинах Deep Learning опережает GoogLeNet на 26%.
На данный момент искусственный интеллект хорошо справляется с распознаванием образов, но есть случаи, когда человек легко определяет что изображено на картинке, а ИИ по-прежнему беспомощен. Для этого разработчики создают алгоритмы для самообучения, чтобы компьютер мог сам учиться распознавать объекты с нестандартных ракурсов или с необычным фоном.
