اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
مصدر الصورة: إم إس تك عبر أنسبلاش



في مسعى من الباحثين لمواجهة صعوبات توليد مجموعات البيانات الكبيرة واحتوائها على تحيز، يقترحون اليوم بديلاً لها باستخدام مجموعات البيانات المولدة حاسوبياً.

2022-02-01 19:55:50

08 فبراير 2021
يتم تدريب معظم أنظمة التعرف على الصور باستخدام قواعد بيانات كبيرة تحتوي على ملايين الصور للأشياء اليومية بدءاً من صور الثعابين إلى الرقصات ووصولاً إلى صور الأحذية. ومن خلال قراءة أنظمة الذكاء الاصطناعي لهذه الصور، فإنها تتعلم التمييز بين غرض وآخر. واليوم، أظهر باحثون في اليابان أنه بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تبدأ في تعلم التعرف على الأشياء اليومية من خلال تدريبها على الكُسيريات المولدة حاسوبياً بدلاً من الطريقة السابقة. ورغم كونها فكرة غريبة بعض الشيء، لكنها قد تحقق تقدماً هائلاً في هذا المجال. يعد التوليد الآلي لبيانات التدريب توجهاً مثيراً في مجال التعلم الآلي؛ حيث إن الاعتماد على إمداد لا محدود من الصور المصنعة آلياً بدلاً من الصور المأخوذة من الإنترنت يسمح بتجنب المشاكل المرافقة لاستخدام مجموعات البيانات الحالية التي يجري تجميعها يدوياً. مشاكل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التدريب الأولي هو مرحلة تتعلم خلالها أنظمة الذكاء الاصطناعي بعض المهارات الأساسية قبل أن يتم تدريبها على بيانات أكثر تخصصاً. كما تسمح النماذج المدربة تدريباً أولياً لمزيد من الأشخاص باستخدام أنظمة ذكاء اصطناعي عالية الأداء؛ إذ إنه

مقالك الأول مجاناً، أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ.

أو اشترك الآن واستفد من العرض الأقوى بمناسبة اليوم الوطني السعودي.
25% على الاشتراكات السنوية في مجرة.

مصطلح اليوم


FERMI PARADOX

مفارقة فيرمي

هي التضارب الواضح بين حقيقة أن البشر لم يتمكنوا من العثور على أي دليل حول وجود حياة ذكية خارج كوكب الأرض على الرغم من احتمال وجودها بالنظر إلى ما نعرفه عن الكون.