לאחר שפיגרה בבינה מלאכותית במשך מספר שנים, אפל להוטה להוכיח שהיא מגיעה.
במאמר חדש, שפורסם בעיתון Machine Learning Journal של אפל עצמו, הוא מתאר גישה ל"לא בפיקוח התאמת תחום. " הוא טוען כי הדבר יכול לסייע בשיפור הביצועים של מודלים של "למידה עמוקה" בוודאות תרחישים.
בתוך ה תקציר של נייר, אפל מציינת כיצד:
"רשתות עצביות עמוקות הן טכניקת אבן דרך בקידום מערכות תפיסת מכונות מודרניות. עם זאת, למרות יכולת הלמידה יוצאת הדופן ושיפור ההכללה, מודלים עצביים אלה עדיין סובלים מיכולת העברה ירודה. זהו האתגר של שינוי דומיין - שינוי במערכת היחסים בין נתונים שנאספים בתחומים שונים (למשל, מחשב שנוצר מול מחשב. נתפס במצלמות אמיתיות). מודלים שהוכשרו לנתונים שנאספו בתחום אחד בדרך כלל הם בעלי דיוק ירוד בתחומים אחרים.
במאמר זה אנו דנים בתהליך התאמת תחום חדש המנצל את גבולות ההחלטה הספציפיים למשימה והמדד של וסרשטיין לגשר על פער התחום, ומאפשר העברת ידע יעיל מתחום אחד אל אַחֵר. כיתרון נוסף, תהליך זה אינו בפיקוח לחלוטין, כלומר, אין צורך בנתוני דומיין חדשים שיהיו להם תוויות או הערות. "
אתה יכול לקרוא את העיתון כאן. לא ברור בדיוק כיצד מחקר זה ישמש את אפל. עם זאת, זה יכול לשמש
מיפוי בסגנון Street View של אפל יוזמות או פרויקט מכונית לנהיגה עצמית. כפי שמציינת אפל, "השיטה שלנו מייצרת תחזיות נקיות יותר ופחות בלבול בין מעמדות מאתגרים, כמו כביש, מכונית, מדרכה וצמחייה."העלאת משחק ה- AI שלו
במשך זמן רב אפל נפרדה משאר ה- A.I. קהילה. היא סירבה להשתתף בכנסים, ולא נתנה לחוקריה לפרסם את עבודתם בכתבי עת אקדמיים. השקת הבלוג הכמעט אקדמי שלה, ה- Apple Machine Learning Journal, הייתה סוג של פשרה.
כשזה הושק עוד בשנת 2017, אפל תיארה זאת כדרך לדבר על איך "שימוש בטכנולוגיות למידת מכונה [יכול] לסייע בבניית מוצרים חדשניים למיליוני אנשים ברחבי העולם".
מאמצי הבינה המלאכותית של אפל עלו בתחילת השנה כששכרה את איאן גודפו כמנהל הלמידה המכונה החדש שלה. ה- AI לשעבר של Google יצר רשתות כלליות (GAN), התפתחות חשובה ב- AI המודרני.