كيفية الطلب

1 تسجيل الدخول أو إنشاء حساب جديد.
2 راجع طلبك أو اطلب خدمة جديدة.
3 تأكيد الدفع

إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات ، فالرجاء إخبارنا بذلك عن طريق إرسال بريد إلكتروني إلى support@natchcenter.com . شكراً لك!

ساعات العمل

الإثنين-للجمعة 9:00AM - 20:00PM
السبت - 9:00AM-17:00PM
أيام الأحد عن طريق موعد مسبق فقط!

تعرف علي جوجل اوتو ام ال

من قبل NatchCenter / يون 30, 2018 / نشرت في المواقع
تعرف علي جوجل اوتو ام ال

الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي هو أهم موضوع في سوق التكنولوجيا الحديثة. منظمة العفو الدولية أساسًا نظام أو برنامج ليس لديه ذكاء في البداية ويستمر في التعلم مع الوقت نفسه عن طريق التجربة ؛ هذه مصنوعة من قبل علماء ML (آلة التعلم) باستخدام مزيج من DL و ML. أعيد تعريف سلطة ML عندما أخبرت Google عن أحدث مشاريعها باستخدام ML وهو AutoML.

 

في مايو 2017 ، كشفت شركة Google العملاقة للتكنولوجيا النقاب عن مشروع AutoML: الذكاء الاصطناعي (AI) المصمم لخلق منظمة العفو الدولية الأخرى أكثر قوة. الآن أعلنت شركة جوجل العملاقة للتكنولوجيا أن AutoML دفعت مرة أخرى قدرات التعلم الآلي (التعلم الآلي) إلى حدودها: فقد طور الباحثون برامج تعليمية قادرة على إنشاء برامج تعلم خاصة بها ، وهي في الأساس عالمة رقمية رقمية ، والتي ستكون أقوى من أفضل أنظمة ML التي صممها الباحثون.

اليوم ، الآلات قادرة على تعليم الآلات. في الآونة الأخيرة ، كسر نظام AutoML سجلًا لتصنيف الصور حسب محتواها (علامة إيجابية إلى 82٪). على الرغم من أنها مهمة بسيطة نسبيًا ، فقد هزمت AutoML أيضًا نظامًا من صنع الإنسان إلى مهمة أكثر تعقيدًا باعتبارها جزءًا لا يتجزأ من الروبوتات المستقلة والواقع المعزز: وضع علامة على موقع كائنات متعددة في صورة واحدة. لهذه المهمة ، سجل AutoML 43٪ ، مقارنة بـ 39٪ للبشر. هذه النتائج مهمة ، حتى في Google ، عدد قليل من الأشخاص لديهم الخبرة لتصميم أنظمة الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي.

 

هناك حاجة إلى مجموعة نادرة من المهارات لأتمتة هذه المنطقة ، ولكن حالما يحدث ذلك ، ستتغير الصناعة بأكملها. "

واليوم ، يتم تصنيع هذه الآلات يدويًا من قبل علماء التعلُم الآلي ، ولا يملك سوى بضعة آلاف من العلماء حول العالم المهارات اللازمة للقيام بذلك ".

وقال المدير التنفيذي لشركة جوجل العملاقة التكنولوجيا ساندر بيتشاي. وأضاف أيضا.

"نرغب في تمكين مئات الآلاف من المطورين من القيام بذلك".

 

يقوم AutoML بتصميم نموذج أساسي ويقوم بتحليل نتائج وأداء النموذج. وهذا يسمح لها بإجراء تصحيحات على هذا النموذج الأساسي وتحسينه. تتكرر هذه العملية عدة آلاف من المرات وكل نموذج أولي جديد أكثر كفاءة من السابق. ونتيجة لذلك ، أصبحت نماذج جديدة أكثر ذكاء وتقريبا مكتفية ذاتيا. تمثل هذه البراعة التكنولوجية بداية حقيقية لطريقة جديدة للعملية ، والتي ستساعد في تطوير الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي

وينطوي الكثير من هذا العمل على محاكاة الشبكات العصبية البشرية ومحاولة إطعامها مع المزيد والمزيد من البيانات. هذه وظيفة مناسبة للآلة بمجرد تدريبهم على القيام بذلك.

الجزء الأصعب هو تقليد بنية الدماغ البشري في البداية (وعلى المقاييس المناسبة) لحل مشاكل أكثر تعقيدًا. من الأسهل ضبط النظام القائم لتلبية الاحتياجات الجديدة بدلاً من تصميم شبكة كاملة جديدة من الخلايا العصبية من الهواء الرقيق.

ومع ذلك ، يبدو أن هذا البحث يشير إلى أن هذا قد يتغير في المستقبل: لأنه يصبح من الأسهل على RNs الحالية تصميم أنظمة جديدة وأكثر تعقيدًا ، سيكون من المهم أن يلعب البشر دورًا في المستقبل باسم "Guardian".

وبالفعل ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تنشئ اتصالات متحيزة بطريق الخطأ ، مثل ربط الهويات العرقية والجنسية ، مع صور نمطية سلبية. إذا قضى المهندسون وقتًا أقل في إنشاء هذه الأنظمة ، فسيكون لديهم المزيد من الوقت لرصدها وتنقيحها.

على الرغم من أن هذا لا يزال مشروعًا بحثيًا ، إلا أن Google تريد تحسين AutoML حتى تعمل جيدًا بما يكفي للمبرمجين لاستخدامه في التطبيقات العملية. إذا نجحوا ، فمن المحتمل جدًا أن يكون تأثير AutoML كبيرًا جدًا خارج جدران Google. بالإضافة إلى ذلك ، قال Pichai أن الشركة تريد "إضفاء الطابع الديمقراطي على هذا" ، موضحًا أن Google أرادت توفير AutoML خارج أسوارها

تسجيل الدخول إلى حسابك للوصول إلى ميزات مختلفة

او استخدم وسائل التواصل

إنشاء حساب

نسيت معلومات الدخول؟

عرض سعر

سنفعل كل ما في وسعنا لجعل مشروعك أفضل مشروع لدينا!

إشترك معنا في الأخبار

سوف تتلقى إشعارات عن أحدث العروض والعروض الترويجية

لا تظهر هذا مرة أخرى!
TOP