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苹果在机器学习领域的进展如何?【金脉娱乐平台】

时间:2020-10-28
本文摘要:在这一段时间里,我们看到苹果高管们更好地展示自己的面孔,并与媒体谈论他们对人工智能和机器学习的看法。模拟器分解画面后,细化器R负责管理,使画面更真实,通过分解器的测试。从苹果的这第一篇博文,我们可以看到它在机器学习领域的进步和想法,可以说是前所未有的开放。

人工智能

就连如此崇尚保密的苹果,也随着时代的变化而与过去不同,其中最值得注意的是它对人工智能和机器学习技术的态度。我们已经看到了一个更加对外开放的苹果。它在机器学习领域的进展如何?今天,我们已经可以确切地理解了。

我们都告诉苹果,它是一家特别注重保密文化的公司。基本上,只有在新产品发布的时候,你才会真正从官方口中知道它是什么样的,它是用来做什么材料和技术的。

这种文化给我们带来了无数次的惊喜,但是时代变了,坚持这种风格的苹果可能又遇到了新的困难。所以这两年,我们看到了一个和过去没有太大区别的苹果。

与过去相比,它可能更不愿意与外界分享自己的科技成果。当然,身份保密策略是主旋律,但至少还有一个值得注意的——,比如机器学习。在这一段时间里,我们看到苹果高管们更好地展示自己的面孔,并与媒体谈论他们对人工智能和机器学习的看法。

在苹果的发布会上,“机器学习”成了高频词汇。前一段时间,高管们还在一次专访中集体表示“我们的机器学习技术也是非常先进的设备”,并以实例展示了公司对这项技术的应用。之后,苹果宣布其人工智能团队可以参与所涉及的学术讨论,并允许研究人员公开发表论文。不久前,苹果的人工智能专家汤姆格鲁伯(Tom gruber)在TED大会上解释了苹果是如何看待这项技术的。

对粉丝来说,苹果过去这么做完全是不可想象的。或许是为了证明自己之前的承诺不是空话,苹果刚刚开了一个博客,公布公司机器学习项目的进展。这个前所未有的要求,会让我们看到苹果取得了怎样的机器学习成就。

我们都告诉苹果的技术进步,人工智能最重要的应用之一就是图像识别,苹果在最近的系统升级中强调了这一点。事实上,我们已经通过照片的自动排序和分类使用了这些技术。

那么如何让设备需要准确识别画面上是什么呢?那你一定要训练。人类首先要找到大量人工标注为某个物体的图片,确认其正确性,比如最简单的“猫”、“狗”、“眼”,然后让机器自己学习识别,让机器开始尝试自己识别类似的图片。苹果回应说这样一个过程的成本太高,因为要提高机器识别的准确率,图片的数量必须相当可观。据了解,目前有100万张图片需要跟上,完全不可能再做更多的手工标注。

而且这些图片要享受足够的多样性,但是能标为“猫”“狗”“眼”的图片种类太多,太单一,机器遇到比较简单的情况可能就认不出来了。当然还有一种方法:由于人工标注的图片数量太大,无法构建,可以作为模拟的手段,自动分解大量自动标注的图片,让机器大大扩展识别。但是这种解决方案也有一个很大的问题,就是自动分解的图像往往过于逼真,不会对人工智能识别图像的准确性产生很大影响。

苹果的第一篇博文就是试图解决这个问题。只是苹果的思路很简单:如果模拟器分解出来的图片太逼真,再逼真一点就更好了。有趣的是,研究人员为此设计了一个自学网络。据博文称,苹果为此开发了一款所谓的RefinerR和discriminator ord。

模拟器分解画面后,细化器R负责管理,使画面更真实,通过分解器的测试。鉴别器的数据库里有大量的真实感图片(有意思的是,苹果回应说这些图片可以不做标记——,节省了一笔人工成本),并根据这些真实感图片负责管理提炼者给它的图片是否真实。提炼者想尽一切办法看透解析者,而后者想明白前者的“诡计”。

这两种机制都大大提高了自己“打法”的能力,直到解析器很长一段时间都无法分辨,即使自学过程已经完成。这样就需要在不需要人工标注的情况下,对大量具有相似真实感的图片进行分解,这样人工智能就可以大大的自学,从而大大的增加了成本。还有一点很重要,苹果必须保证整个自学过程不“误入歧途”。因为在磨浆机和解析器时不时的对抗升级过程中,坐以待毙不会让磨浆机改动的图片和解析器确认的标准因为各种因素走向极端,让最终得到的图片有变形的必要。

人工

所以苹果重新加入了一些规范机制。首先,苹果把一张图片分成很多部分。然后根据这些部分的像素特征,对对抗中经常出现的噪声的统计数据进行扩展。噪声偏差越大,判断损失越大。

除了局部判断,还有一个整体的自我调节损耗机制,造成画面变化前后的差异比较。局部与整体的融合,保证了画面在这个过程中再次发生变化。另外解析器本身有记忆功能,需要忘记之前被判定作弊的图片。

还有一个有趣的点是,苹果没有找到系统自动判断自学终止的方法。目前无法保留自学过程中的所有图片,当人工目测分解出来的图像已经非常接近现实时,自学就会终止。有了这样的解决方案,据说效果还是很好的。

苹果公司邀请志愿者拒绝测试,10名志愿者看了1000套图片,包括真实图片和refiners修改过的分解图片。有517组成功识别出逼真的图片,概率有50%的相似,说明人们无法确认图片的真假,更好的是两个中选一个的概率。当志愿者去看真实图片和完全分解的图片时,他们成功地识别了200张图片中的162张。

好戏还在后头。从苹果的这第一篇博文,我们可以看到它在机器学习领域的进步和想法,可以说是前所未有的开放。

它做到了这一点,大自然也在试图指出它在人工智能领域并不领先,并期望拥有更多的人才。人工智能和机器学习是苹果未来技术发展和产品功能研发的亮点,我们不会在更多的发布会上看到。如果你一再表达你的担忧,苹果现在是在指出它的态度来安抚人们。

博客已经进入,这只是第一篇博文。可想而知,苹果未来不会发布更好的技术进步。解决了图像识别的问题后,用机器学习不会构建什么?我觉得是可取的。


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