Новая самообучающаяся система распознавания объектов на фото от Microsoft
На Microsoft Research Faculty Summit 2014 года подразделение Microsoft Research представили широкой общественности свою новую разработку под названием "Project Adam".
Созданная система представляет собой "облачную" самообучающуюся систему искусственного интеллекта, предназначенную для максимально точного распознавания объектов на снимках.
Конечной целью проекта "Adam" является разработка программного обеспечения, способного распознать на снимке абсолютно любой объект. И, с учетом того, что человеческий мозг справляется с этой задачей, используя состоящую из триллионов связей огромную нейронную сеть, сложность реализации данного проекта является чрезвычайно высокой.
В качестве самообучения система "Adam" произвела анализ огромного массива данных, состоящего из 14 миллионов изображений, разбитых на 22 тысячи категорий пользователями таких сервисов, как Flickr и Google Images. Интересен тот факт, что в состав системы "Adam" входит в 30 раз меньше компьютеров, нежели их насчитывают другие подобные системы.
Тем не менее, мощности уже имеющихся компьютеров достаточно для создания самообучающейся нейронной сети с двумя миллиардами связей, которая может наращиваться и масштабироваться до любого уровня сложности. Но и с имеющимися компьютерами система "Adam" демонстрирует потрясающие результаты, она более точно определяет объекты на снимках и делает это минимум в 50 раз быстрее, нежели другие подобные системы.
Демонстрируя работу системы "Adam" исследователи сделали снимки двух различных пород собак и загрузили их в специализированное приложение, связывающее смартфон с облачным сервисом "Adam"-а. После того, как человеком был задан вопрос: "Кортана, какой породы эта собака?", система буквально сразу же выдала правильный в обоих случаях ответ.
По материалам: dailytechinfo.org
Конечной целью проекта "Adam" является разработка программного обеспечения, способного распознать на снимке абсолютно любой объект. И, с учетом того, что человеческий мозг справляется с этой задачей, используя состоящую из триллионов связей огромную нейронную сеть, сложность реализации данного проекта является чрезвычайно высокой.
В качестве самообучения система "Adam" произвела анализ огромного массива данных, состоящего из 14 миллионов изображений, разбитых на 22 тысячи категорий пользователями таких сервисов, как Flickr и Google Images. Интересен тот факт, что в состав системы "Adam" входит в 30 раз меньше компьютеров, нежели их насчитывают другие подобные системы.
Тем не менее, мощности уже имеющихся компьютеров достаточно для создания самообучающейся нейронной сети с двумя миллиардами связей, которая может наращиваться и масштабироваться до любого уровня сложности. Но и с имеющимися компьютерами система "Adam" демонстрирует потрясающие результаты, она более точно определяет объекты на снимках и делает это минимум в 50 раз быстрее, нежели другие подобные системы.
Демонстрируя работу системы "Adam" исследователи сделали снимки двух различных пород собак и загрузили их в специализированное приложение, связывающее смартфон с облачным сервисом "Adam"-а. После того, как человеком был задан вопрос: "Кортана, какой породы эта собака?", система буквально сразу же выдала правильный в обоих случаях ответ.
По материалам: dailytechinfo.org
