Apple– ის უახლესმა მანქანურმა სწავლებამ შეიძლება ხელი შეუწყოს AI– ს უკეთ მომზადებას

რამდენიმე წელია ჩამორჩა ხელოვნურ ინტელექტს, Apple– ს სურს დაამტკიცოს, რომ ის იჭერს.

ახალ ნაშრომში, რომელიც გამოქვეყნებულია Apple– ის საკუთარ მანქანათმცოდნეობის ჟურნალში, იგი აღწერს მიდგომას „ზედამხედველობის გარეშე დომენის ადაპტაცია. ” იგი აცხადებს, რომ ეს გარკვეულწილად დაეხმარება გააუმჯობესოს "ღრმა სწავლის" მოდელების შესრულება სცენარები.

იმ ქაღალდის რეზიუმე, Apple აღნიშნავს როგორ:

”ღრმა ნერვული ქსელები არის საეტაპო ტექნიკა თანამედროვე მანქანების აღქმის სისტემების წინსვლაში. თუმცა, სწავლის განსაკუთრებული შესაძლებლობებისა და გაუმჯობესებული განზოგადების მიუხედავად, ეს ნერვული მოდელები კვლავ განიცდიან ცუდად გადატანას. ეს არის დომენის ცვლის გამოწვევა - სხვადასხვა დომენებში შეგროვებულ მონაცემებს შორის ურთიერთობის ცვლა (მაგ., კომპიუტერული გენერირება vs. გადაღებულია რეალური კამერებით). მოდელები, რომლებიც გაწვრთნილია ერთ დომენში შეგროვებული მონაცემებით, ზოგადად აქვთ დაბალი სიზუსტე სხვა დომენებზე.

ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ დომენის ადაპტაციის ახალ პროცესს, რომელიც უპირატესობას ანიჭებს ამოცანის კონკრეტული გადაწყვეტილების საზღვრებს და ვასტერშტაინის მეტრიკა დომენის უფსკრული დასაკავშირებლად, რაც ცოდნის ერთი დომენიდან ეფექტურ გადაცემას იძლევა სხვა როგორც დამატებითი უპირატესობა, ეს პროცესი სრულიად უკონტროლოა, ანუ არ არის საჭირო ახალი დომენის მონაცემების წარწერები ან ანოტაციები. ”

insta stories

თქვენ შეგიძლიათ წაიკითხოთ ნაშრომი აქ. ზუსტად არ არის ცნობილი, როგორ გამოიყენებს ეს კვლევა Apple- ს. თუმცა, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას Apple– ის Street View– ს სტილის რუკები ინიციატივები ან თვითმავალი მანქანის პროექტი. როგორც Apple აღნიშნავს, "ჩვენი მეთოდი იძლევა უფრო სუფთა პროგნოზებს და ნაკლებ დაბნეულობას რთულ კლასებს შორის, როგორიცაა გზა, მანქანა, ტროტუარი და მცენარეულობა."

გააძლიეროს თავისი AI თამაში

დიდი ხნის განმავლობაში, Apple გამოეყო დანარჩენი A.I. საზოგადოება. მან უარი თქვა კონფერენციებზე დასწრებაზე და არ მისცა საშუალება მის მკვლევარებს გამოექვეყნებინათ თავიანთი ნამუშევრები აკადემიურ ჟურნალებში. მისი კვაზი აკადემიური ბლოგის, Apple Machine Learning Journal– ის წამოწყება იყო რაღაც კომპრომისი.

Როცა ის დაიწყო 2017 წელსApple– მა აღნიშნა, რომ ეს არის საშუალება ვისაუბროთ იმაზე, თუ როგორ შეიძლება „მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიების გამოყენება [დაეხმარება] ინოვაციური პროდუქტების შექმნას მილიონობით ადამიანისთვის მთელს მსოფლიოში“.

Apple– ის AI ძალისხმევა გაიზარდა ამ წლის დასაწყისში როდესაც დაიქირავა იან გუდფელოუ როგორც მისი მანქანათმცოდნეობის ახალი დირექტორი. ყოფილმა Google AI– მ შექმნა ზოგადი საპირისპირო ქსელები (GAN), მნიშვნელოვანი განვითარება თანამედროვე AI– ში.