Искусственный интеллект сёрфит интернет для обучения

Искусственный интеллект сёрфит интернет для обучения

Интернет богат огромным количеством информации. Данные, необходимые для ответа на множество вопросов сейчас находятся в режиме онлайн. Но извлекать их из обычного текста и организовать для количественного анализа может оказаться чрезмерно трудоемким делом.

Извлекать информацию — или автоматически классифицировать элементы данных хранящихся в виде обычного текста, является важной задачей искусственного интеллекта. На прошлой неделе исследователи из Массачусетского технологического института информатики и лаборатории искусственного интеллекта получили грант для нового подхода к информационной добыче, которая переворачивает обычное машинное обучение с ног на голову.

Большинство систем с машинным обучением работают через учебные примеры и шаблоны, которые соответствуют классификациям, предоставляемые человека аннотаторов. Например, люди могут обозначить части речи в наборе текстов, система машинного обучения в свою очередь будет пытаться идентифицировать модели, которые устраняют неясности — например, когда «ее» — это прямой объект, и, когда это прилагательное.

Как правило, программисты, будут пытаться кормить их алгоритмы, данными для обучения. Что в целом увеличивает шансы на то, что система будет в состоянии справиться с трудными проблемами.

В новой работе, напротив, исследователи Массачусетского технологического института обучают их системы на скудных данных — потому что сценарии, которые они анализируют, обычно все доступны онлайн.

«Допустим вам дают статью, и вы должны сделать все необходимое, чтобы правильно извлечь главную мысль из этой статьи», — говорит Регина Барзилай, Дельта Электроника профессор электротехники и компьютерных наук. «Когда вы читаете статью о том, что не можете понять, вы заходите в Интернет и находите ответ на ваш вопрос».

По сути, новая система делает то же самое. Машина, как правило, назначает каждой из его классификаций, показатель достоверности, которая является мерой статистической вероятности того, что классификация является верной. Если результат достоверности слишком низкий, система автоматически формирует запрос поиска в интернет, чтобы найти статьи, которые могут содержать нужные данные.

Затем он пытается извлечь соответствующие данные из одной из новых текстов и согласовывать результаты. Если результат достоверности остается на слишком низком уровне, она ищет следующий текст, и так далее.

Примечательно, что каждое решение системы является результатом машинного обучения. Система узнает как создать поисковые запросы, оценить вероятность того, что новый текст имеет отношение к его задаче, и определить наилучшую стратегию для обработки результата.


искусственные нейронные сети искусственный интеллект Глубинное обучение Машинное обучение
Если у вас есть статья, заметка или обзор, которыми вы хотите поделиться с аудиторией нашего сайта, присылайте информацию на: neuronus.com@yandex.ru.
Гость, оставишь комментарий?
Имя:*
E-Mail:


Свежее новое
  • Вероятность очень низкая: в компании Boeing не видят опасности взрыва спутников Spaceway-2 и Spaceway-3
  • Аналитики Boeing считают, что проблемы со спутником Spaceway-1 никак не отразятся на работоспособности Spaceway-2 и Spaceway-3.
  • Игра Plague Inc приносит солидные прибыли на фоне коронавируса
  • Создатели игры Plague Inc говорят о растущем к ней интересе пользователей во всем мире. Особенно в Китае. Компания Ndemic Creations связывает этот
  • Русские восстановили советскую бронемашину Судного дня
  • Бронемашина «Ладога» с бортовым номером 180 была создана в 1982 году. Предназначалась для транспортировки президента СССР Горбачева в случае
  • Японский спутник попал в Книгу рекордов Гиннесса из-за сверхнизкой орбиты
  • Японский испытательный спутник «Цубамэ» установил рекорд, продержавшись семь дней на сверхнизкой орбите. Высота пролета над Землей составила 167,4
  • Американцы реабилитировали эсминец Zumwalt: он оказался самым устойчивым к волнам
  • Эсминец Zumwalt часто подвергают критике. И тому есть веские причины. Но недавно обнаружилось одно его неожиданное позитивное свойство: высокая
Последние комментарии
Эксперты назвали главную ошибку при зарядке телефона
Интересно, какие диванные эксперты дали такие рекомендации. В Вашей статье единственная цифра соответствует истине 50%. Но это не рекомендуемый заряд
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Советую пересмотреть фильм"Козерог-1",и мультфильм"Незнайка на луне"!Оба именно про схему обмана NASA простых граждан!!Чем больше шумихи вокруг
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Ты почти прав.Только на орбите могло их дерьмо болтаться,а не ракета!:) До сих пор ни единого грамма этого псевдо"лунного"грунта не было передано
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
В США было прогрессивное надувательство всего мира!!:)))Ради доказательства"широких возможностей капиталистического мира"!!:)))
Китайцы показали, какого цвета Луна на самом деле, и заподозрили американцев во лжи
Реокмендую пересмотреть ещё два фильма!"Козерог-1",и мультфилм"Незнайка на луне"!Оба прямо сняты по событиям мистификации полёта америкосов!!!:)
Мы в социальных сетях
Статистика
1  
Всего статей 2303
1  
Всего комментариев 660
0  
Пользователей 167