구글은 발견하는 효과적인 방법을 가르쳐 AI 를 구축하도 더 강력한 AI
Source:구글은 발표한 다음 단계에 인공 지능의 개발을 설명하는 새로운 접근 방식을 기계학습,신경 네트워크를 만드는 데 사용할 수 있는 더 효율적 신경망이 있습니다. 사실,우리는 교육에 대해 이야기를 만드는 기계 자신의 종류입니다.
인공 신경망에 맞게 시뮬레이션 학습 과정의 두뇌와 구글에 따르면,새로운 기술이라는 AutoML 만들 수 있는 이러한 네트워크를 더욱 강력하게,더욱 효율적으로 그리고 쉽게 사용할 수 있습니다.
CEO 구글,Sundar pichai 보여주는 예의 작업 AutoML,말하기 대회에서는 구글 I/O2017—연례 행사의 개발자를위한 하드웨어 및 소프트웨어 회사에 일반적으로 또는에서 이상회담에 대해 제품입니다.
"그것은 다음과 같이 작동합니다:우리는 설정 후보자의 신경망,—그들에게 전화 신경망-아이들이—그리고 반복적으로 실행을 통해 그들을 찾 버그에 대한 이미 훈련 네트워크 그때까지까지,당신이 얻을 더욱 효과적인 신경 네트워크",—말 피 차이.
이라고 하는 이 프로세스 자극한 배우고,어디로 검색 오류에 대한 컴퓨터에 의존하는 것입니다 어떤 종류의 보상합니다. 에서 동일한 원리,예를 들어,가르치는 새로운 개습니다. 물론,컴퓨터의 경우,그것의 존재를 필요로 거대한 컴퓨팅 기능이지만,전력 구글은 이미달러 수준을 하나의 신경 네트워크에 손쉽게 분석하여 작업의 또 다른 신경 네트워크입니다.
을 만들의 신경 네트워크 전문가의 팀에 컴퓨터 공학과의 거대한 양의 시간이다,하지만 감사 AutoML 미래에,거의 모든 사람을 구축 할 수있을 것입니다 당신의 자신의 인공 지능 시스템 및 프로그램을 실행하는 어떤 작업을 합니다.
"우리가 희망하는 기술 AutoML,현재만 사용할 수 있는 몇 가지연구센터에서는 동안 사용할 수 있는 수백하거나,더 나은 수천 개의 신경 네트워크들을 위해 그들을 사용하는 특정 목적상,"—피차에 쓴 공식 블로그입니다.
스키마를 기술 AutoML:다단계 분석의 신경망을 결정하는 가장 지능형 그
기계 학습은 시도를 부여하기 위해 컴퓨터를 만들 수있는 능력이 자신의 결론을 기초로 사용할 수 있는 정보입니다 하나의 접근 방식을 개발에서의 인공지능 등 두 가지 중요한 측면:학습 과정하는 기능들에게 자신의 결론을 기반으로 그것입니다. 과 훈련 모든 것은 상대적으로 명확하다. 쇼 컴퓨터의 수천 수백 사진으로 개와 고양이,그리고 그는 결국이 이해 무엇을 조합의 픽셀이 이러한 각각의 동물이다. 두 번째 부분은 더 복잡합니다. 그것은 여기에 자동차에서 당신은 우리에게 보여주고 싶은 그녀가 무엇을 배웠고,이것에 기초 교육을 논리적인 생각한다. 하는 결론을 그립니다.
지금 바꾸기에서 고양이와 개인 신경 네트워크와 당신의 아이디어를 얻을 어떻게 작동 AutoML 는 동물 식별을 인식하는 제시된 시스템을 가능합니다. 구글에 따르면,예나 지금이나 마찬가지로 우리는 수준 AutoML 이미가 될 수 있는 그보다 더 효과적 인 전문가의 검색에 가장 좋은 방법을 해결하고 특정 문제입니다. 미래에 이것은 크게 단순화하는 프로세스를 만드는 새로운 인공지능 시스템,사실의 문제로 그들은 그들 자신이 이와 같습니다.
에서는 순간 AutoML 은 여전히 초기 단계에서의 개발,구글은 말한다,그러나,AI,기계 학습,그리고 깊은 학습 기계(advanced 방법을 학습의 기계에 기반한 시뮬레이션의 뉴런의 인간의 두뇌)–그들 모두가 어떻게든 이미 그 응용 프로그램에서 사용하는 영역과 우리가 사용하고있는 우리는 자신을 발견됩니다.
의 일부분으로 시범 단계 I/O 컨퍼런스,구글 엔지니어들은 어떻게 자신 기술의 기계 학습할 수 있는 훨씬 가볍게 매우 어두운 이미지 또는,예를 들어,제거에서 그들을 다양한 소리입니다. 그리고 이러한 모든 행동을 기만 실행할 수 있습에 의존하고 획득한 정보의 분석을 통해 수백만의 다른 명확한 샘플 사진다. Google 말하는 그들의 슈퍼컴퓨터 지금은 더 많은 효율적인 프로세스에서의 인식의 사진에서 무엇입니다. 이 기술을 기반으로 곧 출시 될 예정 사용자 지정 구글,렌즈를 효과적으로 결정하는 것 꽃(또는 꽃)이제 당신 앞에서(또는 촬영),스마트폰을 사용하여 카메라습니다.
이 무거운 의무 알고리즘에 기초의 깊은 학습에 미래는 확실히 찾을위한 장소에서의 응용 프로그램 의학,시스템에서 실행 자신의 기준으로 결정됩니다 그림에 표지판의 악성 종양과 대부분의 경우 그것은 훨씬 더 효과적인 전문가 있습니다.
의 도움으로 기술 AutoML AI 플랫폼은 빠른 것을 배우는 것은 훨씬 더 똑똑합니다. 그러나 이 순간을 기다리고 있습니다 조금 더 이상보다 약속하는"꽃 응용 프로그램이"안드로이드 플랫폼입니다. 그것이 무엇이든,이 순간,응용 프로그램 개발자,그리고 과학자들은 충분한 시간을 가지고 알고 AutoML 니다.
"우리가 생각하는 이 기술을 이끌 것입하는 새로운 신경 네트워크와 기회하지 않을 때에도 전문가를 만들 수 있습니다개인 신경 네트워크를 위한 특정 요구에만는 능력을 증가시키기의 기계 기법을 학습하에 더 많은 영향력을 가질 수 있는 우리 모두는"—연구에 따르면 Google Quoc 르와 바 Zof 니다.
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그것은 1990 년대 초반에 ies 니다. 카네기 전망대에서 패서디나,캘리포니아,비어 크리스마스 휴가를위한. Wendy 프리먼,에서 하나 라이브러리에서 일했고 어려운 문제가:의 확장의 속도는 우주니다. 카네기만 비옥한 땅에 이와 같은 작업입니다. 그것은 여기에서,1929,에드윈 허블은 처음 보았을 먼 은하이 떨어진 은하수에서 수신 거부 외부의 스레드 공간을 확장합니다. 의 속도에 이 흐름을 불렀 허블 일정한다...
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종는 미국에서 가져왔 Python 인쇄에 이모티콘에 이모티콘은 신체
알려져 있는 변경에서 자연 발생적:돌연변이로 이어질 새로운 종고 심지어는 종에 의해 영향을 받는 조건 외부 환경에서 살아있는 유기체를 취득할 수 있는 새로운 속성이 있습니다. 그러나 때때로 등장 중 기능이 있는 먼저 눈에는 도움이 되지 않는 동물,그러나 매우 재미있습니다. 그리고 그것은 하나의 파이 피부의 등장과 유사한 패턴을 웃는 얼굴의 이모티콘니다. 말하는 가치,내가 그렇게 말할 수 있다면,이 Pytho...
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