Les chercheurs ont constaté que lorsqu’ils comparaient des réseaux neuronaux avec différentes étiquettes d’entraînement, ils étaient plus efficaces
Le langage binaire est compact et précis pourtransmission d'informations. En revanche, la langue humaine parlée est plus tonale et analogue. Les nombres étant un moyen efficace de numériser des données, les programmeurs utilisent rarement d'autres types d'entrées lors de la conception d'un réseau neuronal.
L’un des exercices les plus courants pour tester une nouvelle méthode d’apprentissage automatique consiste à apprendre à l’IA à reconnaître des objets ou des animaux sur une photo.Les auteurs de la nouvelle étude ont mené une expérience : ils ont créé deux nouveaux réseaux neuronaux censés reconnaître dix types d’objets différents dans une collection de 50 000 personnes.Photos.
Le premier système d’IA a été entraîné de manière traditionnelle : une table de données de milliers de lignes y a été chargée, chacune correspondant à une photo d’entraînement.
Et dans le deuxième système, les auteurs ont téléchargé un tableau de données, dont les lignes contenaient une photo d’un animal ou d’un objet, et dans la deuxième colonne, il y avait un fichier audio sur lequel une personne parleLe nom de l’objet ou de l’animal.
En conséquence, le premier réseau de neurones a donné la valeur numérique des objets qui lui ont été montrés, et le second a essayé de « dire » ce qu’il voyait.Les deux algorithmes ont fait face à la tâche avec la même efficacité et ont répondu correctement dans 92 % des cas, notent-ilsAuteurs.
Cependant, les résultats de l’expérience ont changé lorsque les scientifiques ont réduit l’échantillon de 50 000 à 50 000.Ensuite, la justesse des réponses de la première IA est tombée à 35%, et celle de la seconde, qui a été entraînée par la voix, est tombée à seulement 70%.
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