Новый метод машинного обучения обучается у людей

Новый метод машинного обучения позволяет нейронным сетям, узнать непосредственно от человека определенные правила, открывающийе новые возможности для искусственного интеллекта в областях медицинской диагностики.

«Привет, Siri, как мои волосы?» Вашего смартфона вскоре может дать вам честный ответ, благодаря новому алгоритму машинного обучения, разработанному техническим исследователем Aarabi Пархам и Wenzhi го.

Группа разработала алгоритм, который обучается непосредственно от человека, помимо существующего набора примеров. Алгоритм превзошел традиционные методы обучения нейронных сетей на 160 процентов. Но более удивительно алгоритм научился распознавать волосы в картинках точнее, чем это позволило обучение, отмечая значительный скачок вперед для искусственного интеллекта.

Aarabi и обучил алгоритм для выявления волосы людей на фотографии — гораздо более сложная задача для компьютеров, чем для людей.

«Наш алгоритм научился правильно классифицировать, пограничные случаи — отличительную текстуру волос и текстуру фона», — говорит Aarabi. «Мы увидели, как учитель обучает ребенка, а ребенок выходит за пределы обучения учителя и обучается самостоятельно.»

Люди «учат» нейронные сети — компьютерные сети, которые динамически учатся — посредством предоставления множества помеченных данных. Например, можно обучить нейронную сеть для выявления неба на фотографии, показывая ему сотни фотографий с небом.

Этот алгоритм отличается: он обучается непосредственно от человека. Люди дают прямые указания, которые используются для предварительной классификации обучающей выборки, а не набора основных примеров.

Этот эвристический подход к обучению имеет огромные перспективы для решения одной из важнейших задач для нейронных сетей: создание правильной классификации ранее неизвестных или немаркированных данных. Это имеет решающее значение для применения машинного обучения к новым ситуациям, например, правильно определить раковые ткани для медицинской диагностики, или классифицировать все окружающие предметы и приблизится к самостоятельному вождения автомобилей.

«Применение эвристического обучения в сегментации волос — это только начало», — говорит ГУО. «Мы заинтересованы, чтобы применить наш метод на другие области и спектр применения, от медицины до транспорта».

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить