人工知能講習の神経ネットワークよりスピーディになり
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図"民主化はエクスペディアをおすすめする"科学者mit見る人工知能への効果的でないことが明らかとなっ学習システム、機械学習では、ニューラルネットワークです。 もとになることを期待したいアルゴリズムにcgアルゴリズムのことができる時間とお金を節約することができる資源制約のある研究者や企業の自動化の設計ニューラルネットワークです。 つまり、期間の短縮やコストを出すことがこの技術のAIをよりアクセスします。
神経ネットワークを学ぶ高速化
新規分野人工知能の利用アルゴリズムのための自動のデザインのニューラルネットワークのことをより確実と思われるが、人間の技術者です。 しかし、この技術はニューロン-建築の探索(神経建築の検索NAS)は費用がかかるため、処理能力です。
現NASアルゴリズムは、最近開発したGoogleを作っGpu間の48 000GPUの時間を作りconvolutionalニューラルネットワークのための画像分類-検出す事ができます。 Googleは同時実行数百人のGpuやその他の特定のハードウェアを並列になります。
このアルゴリズムのNAS、Massachusetts Institute of technologyマサチューセッツ工科で直接教える専門convolutionalニューラルネットワーク(CNN)対象のハードウェアプラットフォーム—巨大なデータセットの画像だけで200以上のcpu時間を大幅に拡大の可能性これらの種類のアルゴリズムです。
による科学者、資源制約のある研究者や企業の利益からのアルゴリズムの形で保存時間と経費がかかります。 全体的な目標は、"民主化のAI"の研究共著曲漢准教授電気電子-情報システム工学マイクロシステム技術研究所（MITます。 "私たちの専門家と人工知能と非専門家に効果的に設計され、建築の階層型ネットワークについてはこのグループに参加"ボタンを素早く作品は特定のハードウェア"です。
しかし、と彼は付け加えることになりのアルゴリズムな置き換え技術-人ます。 "の目標ではなく、繰り返し面倒な作業に伴う計画-建築のニューラルネットワークの"します。
どすべてのことを促進するのみではなく、その発症の一般的な人工知能にします。 といえばDemis Hassabis、創業者の最も有望な企業の人工知能の一分野です。
以上
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