Fraktály pomôžu umelej inteligencii lepšie rozpoznávať fotografie

Veľké súbory údajov, ako je ImageNet, pomáhajú zdokonaľovať počítačové videnie. Rozpoznávanie obrázkov sa trénuje pomocou rozsiahlych databáz, ktoré obsahujú milióny fotografií, ale tie je ťažké zhotoviť a zabrániť pri tom výskytu zaujatosti. Alternatívou by mohli byť dátové súbory generované počítačom. Vedci v Japonsku teraz preukázali, že systémy umelej inteligencie (UI) sa môžu učiť rozpoznávať každodenné predmety tak, že budú namiesto veľkých databáz trénované na fraktáloch generovaných počítačom. Automatické generovanie tréningových údajov je vzrušujúci trend v oblasti strojového učenia. Použitím nekonečného množstva syntetických obrázkov namiesto fotografií z internetu sa vyhnete mnohým problémom, ktoré sa vyskytujú pri ručne vytvorených súboroch údajov. Modely UI sa najprv predtrénujú na niektoré základné zručnosti a potom sa môžu prispôsobiť podľa existujúcich potrieb. Napríklad systém na diagnostiku lekárskych skenov by sa mohol najskôr naučiť identifikovať základné vizuálne ...