में इस वर्ष के वसंत में, कंपनी के इंजीनियरों की शुरुआत की गूगल मस्तिष्क कृत्रिम खुफिया है कि कर सकते हैं बनाने के लिए अपने स्वयं के अद्वितीय ऐ मानवीय सहायता के बिना. नहीं तो बहुत पहले यह ज्ञात हो गया कि AutoML पहली बार के लिए बनाया गया एक कंप्यूटर दृष्टि प्रणाली NASNet की तुलना में कहीं अधिक सभी एनालॉगों आदमी द्वारा बनाई गई है. इस प्रणाली पर आधारित है, एअर इंडिया के एक महान हो सकते हैं के विकास में मदद, उदाहरण के लिए, स्वायत्त कारों, और रोबोटिक्स की अनुमति देता है, करने के लिए दृष्टि लाने के लिए रोबोट की एक पूरे नए स्तर पर.
विकसित करता है के अनुसार तथाकथित प्रणाली के सुदृढीकरण सीखने. वास्तव में, यह एक प्रबंधन नेटवर्क विकसित करता है जो एक पूरी तरह से नए तंत्रिका नेटवर्क के लिए विशेष कार्य है । इस मामले में, मुख्य उद्देश्य AutoML था, एक प्रणाली की स्थापना के लिए ज़्यादा से ज़्यादा सटीक पहचान की वस्तुओं में वास्तविक समय में वीडियो. ऐ अकेले प्रशिक्षित किया गया है एक नई तंत्रिका नेटवर्क, द्वारा ट्रैकिंग त्रुटियों और समायोजन करने के लिए अपने काम है । सीखने की प्रक्रिया को दोहराया गया था के कई हजारों बार जब तक, जब तक सिस्टम चालू हो गया है । इसके अलावा, यह पार सभी मौजूदा आज के लिए इसी तरह की तंत्रिका नेटवर्क बनाया है और लोगों को प्रशिक्षित किया है.
आधिकारिक बयान के अनुसार, गूगल द्वारा मान्यता सटीकता NASNet बराबर या 82.7%. यह 1.2% की तुलना में बेहतर पिछला रिकॉर्ड सेट द्वारा सितंबर में ऑक्सफोर्ड से विशेषज्ञों और गतियां की कंपनी है । तंत्रिका नेटवर्क भी निकला 4% अधिक कुशल analogues के साथ 43.1% औसत परिशुद्धता. का एक सरलीकृत संस्करण NASNet, मोबाइल के लिए अनुकूलित मंच से बढ़कर इसी तरह के तंत्रिका नेटवर्क के द्वारा अधिक से अधिक 3%. इस प्रणाली हो सकता है भविष्य में इस्तेमाल किया जा सकता बनाने के लिए स्वायत्त कारों के लिए है, क्योंकि उन्हें कंप्यूटर दृष्टि में अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण है. इस बीच AutoML बनाने के लिए जारी है नई तंत्रिका नेटवर्क, और कौन जानता है कि क्या हाइट्स में सक्षम हो जाएगा प्राप्त करने के लिए निकट भविष्य में.
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