21 септември, 2019

Математическа теория на 25 години се оказа основата на подобряване на познатата ни ML технология. Екип от италиански математици и невролог успяха да докажат, че машините с “изкуствено зрение” може съвсем скоро да започнат да разпознават сложни изображения много по-бързо…

На какъв принцип работят тези умни машини? Всъщност те са модели на мрежи от биологични неврони, симулиращи мозъчна дейност. Работата им е да звършват визуални задачки вместо нас и съкращават излишните усилия в посока разпознаване на определени обекти. Но на какъв принцип се обучават и докъде се разпростира натрупаната от тях информация? Машините натрупват крупен опит, на база на който взимат всяко следващо решение и всяка стойност от всеки нов разпознат обект води до идентифицирането на изображения с голяма точност.

Но какво би станало, ако научим AI да върши работата си много по-бързо, евтино и ефикасно. Представете си че разпознаването на знака “СТОП” става на база на хиляди предишни подобни изображения + просто основавайки се на геометричната фигура осмоъгълник. Тогава цялата технология ще постигне далеч по-добри резултати срещу по-малък ресурс.

Новата идея предлага приложение на математическия модел в AI & ML, което води до улесняване (и ускоряване) на процеса на разпознаване и научаване на нови знания. Учените изпробвали своята теория с разпознаване на ръкописно изписани арабски цифри, изписани с всякакви видове почерк. Условията били мрежата да разпознае написаното – но как, щом не разполагаме с хиляди изображения на цифрите от 1 до 10, изписани по всеки възможен начин, на различна хартия, с различен наклон….

Решението?

За да обучат учените своя модел, екипът изгражда разновидна мрежа от “обективи” (априорни функции), през които е възможно да бъде разчетен почерка. От тук нататък машината следва сама да избере през кой от тези обективи желае да погледне и с кои изображения да сравни.

Резултатите?

Чрез използването на този подход машината успява да покаже впечатляващи резултати – нужда от под 50 изображение, за да разпознае и разграничи цифрата 5 от цифрата 7.

Тагове: , , , ,