Google розвиває нейронні мережі для машинного навчання

Смартфони досить швидко стали одними з основних обителей ІІ. На заміну всім знайомим ланцюжках дій, які функціонують в хмарі і передають оброблені дані на пристрої через Всесвітню павутину. Прийшов спеціальний софт, який займається обчисленням прямо на сучасних електронних гаджетах. Google приділяє такому ПО багато часу.

Останній приклад ІІ від американської пошукової системи – MobileNets, комплект нейронних мереж машинного зору, які налаштовані під роботу на електронних девайсах. Передбачені такі мережі різних габаритів: чим буде більше мережа, тим більше потужний мікропроцесор зобов’язаний стояти на смартфоні.

Можливості нейронної мережі

MobileNets може застосовуватися для аналізу осіб, знаходження різних об’єктів, геопозиционирования фото. Така мережа може без проблем розпізнати породу кішок на зображенні. Інструменти без проблем піддаються адаптації, тому їм можна знайти безліч застосувань. Як заявляють інженери компанії Google, продуктивність мереж коливається виходячи від завдань. Але, в цілому вони відповідають всім стандартам, або є близькими до них.

Користувачам в недалекому майбутньому варто очікувати появи безлічі нових мобільних програм з функціями ІІ. Те, що ІІ відмінно функціонує на пристрої, має чимало переваг, включаючи високу потужність і комфорт, а також безпеку. Коротше кажучи, то вам не потрібно підключатися до інтернету і ваші дані не будуть передаватися на віддалені комп’ютери.

Роль штучних нейронних мереж в створенні ІІ

Такі мережі створюються з урахуванням імітації процесу отримання знань мозком, і, згідно з компанії Google, її інноваційна технологія може зробити ці мережі ще більш потужнішим, продуктивніше і легше в експлуатації.

Машинне навчання – це можливість наділити ПК робити свої особисті висновки на основі представленої інформації – це тільки один з підходів в створенні ІІ, який включає 2 важливих аспекти: процес навчання, а також здатність своїми силами робити висновки на його основі.

 З практикою в принципі і так зрозуміло. Покажи ПК багато картинок з тваринами, і він точно зрозуміє, яке поєднання пікселів становитиме одну з цих тварин. З рештою, куди все складніше. Оскільки машині потрібно показати, чому вона навчилася, і на базі цього навчання, своїми силами прийти до логічного здогаду.

Ссылка на основную публикацию