Araştırmacılar, farklı eğitim etiketlerine sahip sinir ağlarının karşılaştırıldığında daha iyi performans gösterdiğini bulmuşlardır.
İkili dil, kompakt ve doğrudurbilgi iletimi. Aksine, konuşulan insan dili daha tonlamalı ve benzerdir. Sayılar, verileri sayısallaştırmanın etkili bir yolu olduğundan, programcılar bir sinir ağı tasarlarken nadiren diğer tür girdileri kullanırlar.
için en yaygın egzersizlerden biri.Yeni bir makine öğrenimi yönteminin test edilmesi: Yapay zekaya fotoğraftaki nesneleri veya hayvanları tanımayı öğretmek. Yeni çalışmanın yazarları bir deney gerçekleştirdiler: 50 bin fotoğraftan oluşan bir koleksiyondaki on farklı nesne türünü tanıması beklenen iki yeni sinir ağı oluşturdular.
İlk yapay zeka sistemi geleneksel yöntemle eğitildi: Her biri bir eğitim fotoğrafına karşılık gelen binlerce satırdan oluşan bir veri tablosuyla yüklendi.
Ve yazarlar tabloyu ikinci sisteme yükledilersatırları bir hayvanın veya nesnenin fotoğrafını içeren veriler ve ikinci sütunda bir kişinin nesnenin veya hayvanın adını söylediği bir ses dosyası vardı.
Sonuç olarak, ilk sinir ağı dijital ürettikendisine gösterilen nesnenin anlamını, ikincisi ise gördüklerini “anlatmaya” çalıştı. Yazarlar, her iki algoritmanın da görevle eşit derecede verimli bir şekilde başa çıktığını ve vakaların %92'sinde doğru yanıt verdiğini belirtti.
Ancak deneyin sonuçları değiştiBilim insanları örneklemi 50 binden 2,5 bine düşürdü. Daha sonra ilk yapay zekanın cevaplarının doğruluğu %35'e, sesle eğitilen ikinci yapay zekanın cevapları ise yalnızca %70'e düştü.
Daha fazla oku:
Araştırmacılar ilk kez en derin batık gemiye daldı
Dünyanın ilk doğru haritası oluşturuldu. Herkesin nesi var?
Felçli duruma yardımcı olan bir kablosuz sistem ortaya çıktı