कृत्रिम खुफिया करने के लिए सीखा है द्वारा पक्षियों की पहचान, उनके गायन
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पक्षी आबादी में तेजी से गिरावट के कारण वनों की कटाई, कृषि और जलवायु परिवर्तन. वैज्ञानिकों कर रहे हैं पर नज़र रखने के प्रकार, रिकॉर्डिंग उनके चिल्लाती है, लेकिन यहां तक कि सबसे अच्छा कंप्यूटर नहीं मज़बूती से भेद संकेतों के कुछ पक्षियों से दूसरों. किसी भी मामले में, नहीं कर सकता. अब, धन्यवाद करने के लिए छोटे और बड़े क्राउडसोर्सिंग कृत्रिम खुफिया वैज्ञानिकों साफ एक छोटे पंख इस मुद्दे पर.
कृत्रिम खुफिया एल्गोरिदम जा सकता है, मौजी फिंच, अक्सर की आवश्यकता के मैनुअल अंशांकन और requalification के लिए प्रत्येक नए स्थान या देखो. इसलिए, एक अंतःविषय टीम के शोधकर्ताओं का शुभारंभ एक पक्षी ऑडियो का पता लगाने के कार्यक्रम मिला है, जो कई घंटे की ऑडियो रिकॉर्डिंग का अवलोकन स्टेशनों के पास चेरनोबिल, यूक्रेन में (वे करने में सक्षम थे, उन तक पहुँच), और भीड़ sourced प्रविष्टियों में से कुछ से आया है जो अनुप्रयोग Warblr.
लोग थे अंकन 10 सेकंड रिकॉर्डिंग या की तरह से युक्त एक पक्षी के फोन या नहीं. मशीन सीखने का उपयोग जहां कंप्यूटर प्रशिक्षित कर रहे हैं पर उपलब्ध डेटा — 30 टीमों सिखाने के उनके एअर इंडिया के सेट में रिकॉर्ड की गई, जो चिपका लेबल और फिर पर परीक्षण किया रिकॉर्ड, आप क्या कार्यक्रम है या नहीं. भरोसा करने में उनके काम के सिद्धांतों पर तंत्रिका नेटवर्किंग, कृत्रिम बुद्धि की तरह काम किया, मस्तिष्क को जोड़ने के कई छोटे कंप्यूटिंग तत्वों, इसी तरह के न्यूरॉन्स के लिए.
के अंत में मासिक प्रतियोगिता के लिए सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म रन बनाए 89 में से 100 अंक पर सांख्यिकीय प्रणाली के प्रदर्शन मूल्यांकन नीलामी. बड़ी संख्या में इस मामले को इंगित करता है कि एल्गोरिथ्म में सक्षम था से बचने के लिए परिभाषित गैर-बर्ड लगता है इस तरह के पक्षी के रूप में (अगर यह था, मनुष्यों, कीड़ों, या कुछ बारिश) और वह याद नहीं किया लगता है की वास्तविक पक्षी (के मामले में भी कमजोर रिकॉर्ड).
वर्तमान में, एल्गोरिदम में असमर्थ हैं, मात करने के लिए लोगों को (जो वास्तव में मार्क प्रविष्टियों के साथ लेबल), लेकिन मशीन काम कर सकते हैं दिन और रात का डर नहीं है. था केवल समय की बात है जब एअर इंडिया, से रची, इस प्रतियोगिता में उड़ जाएगा.
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