Распознавание образов и новое поколение нейронных сетей Microsoft

Распознавание образов и новое поколение нейронных сетей Microsoft

Машинное распознавание образов вошло в повседневную жизнь. Facebook распознает лица на фотографиях, Twitter блокирует порнографические снимки без участия администраторов, OneDrive обнаруживает запрещенный контент с помощью технологии PhotoDNA, а сервисы и приложения на базе API Microsoft Project Oxford одинаково легко определяют по фотографии настроение человека или породы собак.

Все эти и множество других возможностей компьютерного зрения реализованы благодаря бурно развивающемуся направлению искусственного интеллекта, которое называется «глубинное обучение». Хотя эта технология сейчас в тренде, ей всего несколько лет, и последние эксперименты, проведенные Microsoft Research, убеждают, что она прибывает в начальной стадии развития и не раскрыла большей части своих возможностей. Иначе говоря, глубинному обучению есть куда углубляться.

Грубо говоря, нейронные сети с помощью аппаратных и программных средств имитируют паутину нейронов в человеческом мозге. Эта идея появилась еще в 80-е годы, но в 2012 г. Крижевски и Хинтон усовершенствовали ее реализацию, построив сеть, использующую ресурсы графических процессоров (видеокарт). Ведущие мировые ИТ-компании сегодня строят на этих процессорах свои системы распознавания образов, применяемые для самых разных задач: от поиска картинок в Интернете до обеспечения безопасности.
16.03.2016

Возврат к списку

КЛИЕНТЫ КОМПАНИИ

Asia
Аеропорт
Волковгеология
AirAstana
Метрополитен
Astel
ЭФКО,
Сентрас Иншуранс
Международный аэропорт Астана
Международный аэропорт Алматы
Bericap Kazakhstan
Метрополитен
Казросгаз
КазМунайГаз
Alina Management
KazConstruction Group
Самрук-Энерго, АО
Amanat Insurance
Nomad Life
KMF