Məlumdur ki, maşın təlimi kompüterlərə sifətə görə insanları müəyyən etməyə, eləcə də tibbi şəkilləri oxumağa imkan verir.
“MIT” və “IBM Watson” laboratoriyasının tədqiqatçıları video təsvirlərin tanınması modellərinin ölçüsünün azadılması üsulunu təqdim ediblər. Onun sayəsində ilk olaraq təlimin sürəti yüksəlir və bu kimi “yüngül” alqoritmlər hətta mobil qurğularda da işləyir.
Müasir neyroşəbəkələr təsvirlərin ardıcıllığında xronometrajı kodlaşdırır, bu da onların ölçülərinin və hesablama mürəkkəbliyinin artmasına səbəb olur. “MIT” və “IBM” mütəxəssisləri aşkar təqdimata ehtiyac olmadan modelə zamanın hərəkəti hissini verən “müvəqqəti tərpətmə modulu”nu hazırlayıblar.
hightech.plus saytının məlumatına əsasən, sınaqlar zamanı videonu tanıyan dərin neyroşəbəkə təliminin sürəti bu metod ilə məsələnin həllinə mövcud analoqlardan üç dəfə daha sürətli öhdəsindən gəlməyə imkan verib.
“Müvəqqəti tərpətmə modulu” mobil qurğularda video tanınması modellərini işə salmağa imkan verir. “MIT”in professoru Xan Sun qeyd edib ki, hər bir ucuz qurğunun sahibi üçün süni intellekti əlçatan etmək bizim əsas hədəfimizdir.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
.jpg)
