Navrhovanie systémov umelej inteligencie, ktoré sú schopné presne rozpoznať charakteristiky každého miesta na svete na individuálnej úrovni (t. j. sú schopné jasne rozlíšiť medzi miestami v rovnakej kategórii, napr. Niagarské vodopády s akýmkoľvek iným vodopádom) a vyhľadávanie obrázkov (objekty na obrázkoch s inými verziami tohto objektu v každej kategórii) patria medzi dlhodobé ciele oddelenia intelektuálneho výskumu. O umelú inteligenciu spoločnosti Google je osobitný záujem. Minulý rok spoločnosť vydala Google-Landmarks, dátový balík týkajúci sa pamiatok Zeme, o ktorých spoločnosť Google tvrdila, že boli v tom čase najväčšie na svete, a zorganizovala aj 2 súťaže (Uznanie pamiatok 2018 a Landmark Retriny 2018), na ktorých sa zúčastnilo viac ako 500 popredných výskumníkov strojového učenia a umelej inteligencie na svete.
Po minuloročnom úspechu spoločnosť Google včera 5. mája oficiálne vydala školiaci dátový sklad Google-Landmarks-v2 AI s otvoreným zdrojovým kódom ako dôležitý krok v pláne úspešného vývoja nových technológií. Modely počítačového videnia dokážu viac rozpoznať orientačné body po celom svete rýchlo, presne a sofistikovane. Tento dátový sklad Google-Landmarks-v2 je oveľa väčší ako predchádzajúca verzia a obsahuje až 5 miliónov fotografií (dvakrát viac ako predchádzajúca verzia) 200 000 orientačných bodov (7-krát viac ako predchádzajúca verzia) po celom svete. Okolo sveta.
Okrem toho Google tento rok nezabudol spustiť dve nové „výzvy“, Landmark Recognition 2019 a Landmark Retriny 2019, v komunite strojového učenia Kaggle a zároveň zverejnil zdrojový kód a model pre Detect-to-Retrieve, rámec pomáha efektívnejšie obnovovať obrázky podľa regiónu.
„Obe metódy rozpoznávania obrázkov a ich získavania budú vo všeobecnosti vyžadovať väčšie množiny tréningových údajov, pokiaľ ide o počet obrázkov a rozmanitosť orientačných bodov, aby sa systém lepšie trénoval a aby bol silnejší. Dúfame, že tento súbor údajov pomôže dôkladnejšie zlepšiť rozpoznávanie obrázkov a možnosti získavania moderných modelov AI,“ uviedli dvaja softvéroví inžinieri z tímu Google AI, Bingyi Cao a Tobias. Weyand zdieľal.
Okrem toho, podľa týchto dvoch odborníkov, 5 miliónov fotografií viac ako 200 000 pamiatok uložených v Google-Landmarks-v2 je zhromaždených a prispievaných od fotografov z celého sveta. Každá fotografia bude označená konkrétnym popisom miesta a autora, napríklad zámok Neuschwanstein, most Golden Gate, Kiyomizu-dera, Burdž Chalífa, Sfinga v Gíze (Veľká sfinga v Gíze), Machu Picchu a mnoho ďalších známych atrakcií. Výskumníci spoločnosti Google potom pridali historické, málo známe fotografie zozbierané z Wikimedia Commons, online archívu obrázkov, zvukov a ďalších typov mediálnych údajov nadácie Wikimedia Foundation.
Aký je teda hlavný problém, ktorý rieši framework Detect-to-Retrieve? Ako vysvetlili Bingyi Cao a Tobias Weyand, modely vydané spoločnosťou Google (naučené na podskupine 80 000 obrázkov z prvého súboru údajov Google-Landmarks) môžu využívať ohraničujúce rámčeky. Ohraničovacie rámčeky z modelu detekcie objektov na „pridanie váhy“ oblastiam obrázkov obsahujú zaujímavé položky, čím sa výrazne zvyšuje presnosť.
Okrem toho od dnešného dňa začali prijímať registrácie na účasť v programoch Landmark Recognition 2019 (kde majú zúčastnené tímy za úlohu navrhovať modely umelej inteligencie, aby pomohli identifikovať orientačné body) a Landmark Retriny 2019 (zúčastnené tímy používajú systémy AI na vyhľadávanie obrázkov na presné zobrazenie určeného miesta). Obe súťaže budú zahŕňať peňažné ceny v celkovej výške 50 000 USD a víťazné tímy budú pozvané spoločnosťou Google, aby sa zúčastnili na konferencii o počítačovom videní a rozpoznávaní vzorov (Konferencia o počítačovom videní a rozpoznávaní vzorov). ), ktorá sa bude konať koncom tohto roka v Long Beach v Kalifornii, aby predviedli podrobnosti o prístupe, ktorý zaviedli.
Poľovníci často lovia v noci, a preto sa na ich detekciu používajú infračervené kamery namontované na dronoch. Problém je, že keď pytliak aj zviera vyžarujú teplo, môže byť ťažké ich presne identifikovať.
Predstavte si, že odpovedáte na otázky zákazníkov, aj keď spíte. Tu je to, čo môžu bezplatné chatboty AI urobiť pre váš web.
V dôsledku starnutia a klesajúcej populácie Japonska v krajine chýba značný počet mladých pracovníkov, najmä v sektore služieb.
Character.AI, startup zameraný na generatívnu AI a technológiu chatbotov, údajne rokuje o získaní financií, ktoré by mohli oceniť spoločnosť na viac ako 5 miliárd dolárov.
Henry VIII je jednou z najklasickejších hier v histórii anglickej literatúry, ktorú napísali dvaja slávni autori William Shakespeare a John Fletcher v roku 1623.
YouTuber a inžinier z Brazílie menom Lucas Rizzotto sa nedávno na Twitteri podelili o príbeh, ako si uvedomil svojho imaginárneho priateľa – mikrovlnnú rúru v dome, používa AI, no získal „jeden z najdesivejších zážitkov“ svojho života.
Výskumníci zistili, že webové kamery a kamery smartfónov možno kombinovať so špecializovanými algoritmami AI, aby fungovali ako mimoriadne efektívne systémy vzdialeného monitorovania osobného zdravia.
Zdá sa, že moderný život má čoraz negatívny vplyv na medziľudské vzťahy.
Pomocou komplexnej architektúry neurónovej siete založenej na okrajových grafoch dokáže model umelej inteligencie Google Brain navrhnúť pôdorysy za zlomok času, ktorý zaberie človeku.
Python má veľa veľkých knižníc a rámcov, ktoré sú vhodné na písanie kódu a vývoj informatiky. Docs.NeoTechSystems vás pozýva na diskusiu o niektorých užitočných nástrojoch Pythonu pre aplikácie Machine Learning a Data Science.
