Turinys
- Kas bus toliau mokantis mašinų?
- Padaryti skaitmeninį fizinį
- Apsvarstykite Corti
- Labiau pažįstamas dėmesys
- Taigi kas bus toliau?
2019 m. Vasario 4 d
Kas bus toliau mokantis mašinų?
Senovėje mašinoms buvo nepaprastai blogai atpažinti modelį - jos tikrai galėjo laikytis tik iš anksto užprogramuotų instrukcijų. Augant kompiuteriniam mokymuisi, atsirado sistemos ir įrenginiai, kurie iš tikrųjų gali interpretuoti duomenis ir naudoti juos patobulinti.
Mašinų mokymasis jau liečia beveik kiekvieną mūsų gyvenimo aspektą, keičiant juos į gerąją pusę. Kaip gerai aptinkame modelius, mašinose yra kur kas daugiau, o geriau - ir šis modelio aptikimas yra labai naudingas labai įvairiais būdais, pradedant kalbos atpažinimu ir baigiant akcijų rinkos numatymu.
Taigi ko galime tikėtis iš šios srities 2019 m.
Padaryti skaitmeninį fizinį
Bendrovės, daug investavusios į kompiuterinį mokymąsi ir į smulkią kompiuteriją, ruošiasi ML ateičiai. Arm yra šių pastangų priešakyje. Jo technologija tobulina viską, pradedant pirmojo reagavimo medicinos pagalba ir baigiant pašmaikštinėmis savimonėmis.
Apsvarstykite Corti
„Corti“ yra specializuotas mažas „Google“ namo dydžio įrenginys. Tačiau greitai nerasite nė vieno iš jų gyvenamajame kambaryje.
Šiuo metu įrankis naudojamas visame pasaulyje veikiantiems reagavimo į nelaimes centrams. Tai klauso greitosios medicinos pagalbos skambučių ir padeda operatoriui suteikti geriausius patarimus.
Tai svarbiausias tikslas? Norėdami nustatyti širdies sustojimo atvejį prieš linijoje esančius žmones.
Širdies priepuoliai nužudo daugiau nei bet ką daugiau žmonių, tačiau vis dar labai blogai renkamės signalinės lemputės ženklus. Šis supratimo stoka gali atidėti intervenciją situacijose, kai net kelios minutės gali turėti rimtos įtakos aukos išgyvenimui. Tiesą sakant, kiekvieną minutę, kai CPR vėluoja, išgyvenimo tikimybė sumažėja iki 10 procentų.
Įrodyta, kad šis ML prietaisas greičiau atpažįsta širdies sustojimą, o stulbinantis tikslumas yra 93 procentai - daug didesnis nei 73 procentai, būdingi operatoriui. Dėl plataus jo naudojimo būtų galima išgelbėti tūkstančius gyvybių.
Kompiuterinis mokymasis būtinai vykdomas įrenginyje, o ne prijungtas prie duomenų bazės debesyje. Pavojingoms gyvybei situacijoms operatorius turi pateikti momentinį gelbėjimo patarimą, nepaisant interneto žagsėjimo. Dėl susirūpinimo dėl privatumo medicininėse situacijose prie interneto prijungtas ML įrenginys yra šiek tiek sudėtingas.
Corti nėra tik vieno triuko ponis; jos dėmesys plečiamas įtraukiant narkotikų perdozavimo ir insulto diagnozes, naudojant tokius metodus kaip balso analizė.
„Corti“ maitina „Nvidia TX2“: „Arm v8“ (64 bitų) dviejų branduolių + „Cortex-A57“ keturių branduolių (64 bitų).
Labiau pažįstamas dėmesys
Jei tas mašinų mokymasis privertė jus per daug suktis, štai jūsų socialinis gomurio valiklis.
2018 m. „Instagram“ pradėjo įgyvendinti savo „Focus“ galimybes, leidžiančias vartotojams kurti profesionaliai orientuotus selfius ir kadrus, atpažįstančius veidus ir išblukinantį foną.
Ši funkcija nėra tiksliai sustabdžiusi širdies priepuolius, tačiau ji suteikia intuityvią ir pažįstamą patirtį. Tai įmanoma su aparatinės ir programinės įrangos patobulinimais, kurie ateina mokantis kompiuterio.
Nesvarbu, ar naudojate „selfie“ režimą, ar standartinę, į išorę nukreiptą kamerą, „Focus“ naudoja vaizdo segmentavimo tinklą, kad automatiškai sumontuotų vaizdo objektą, o neryškus fonas sukuria profesionaliai atrodantį kadrą. Kaip galite įsivaizduoti, tai yra sudėtinga technika, kuriai reikalingas didelis papildomas apdorojimas, kad ji veiktų greitai ir efektyviai, todėl buvo selektyviai įdiegta į aukštesnės klasės platformas, palaikančias būtinus optimizavimus. Dėl galingo bendradarbiavimo su „Arm“ ir „Compute Library“ komanda, tai taip pat apima daugybę įrenginių su „Arm Mali“ GPU.
Taigi kas bus toliau?
2019 m. Tokios įmonės kaip „Arm“ visame pasaulyje rinks prietaisus, didindamos mašinų mokymosi gebėjimus. Galime tikėtis patobulinimų beveik kiekvienoje pramonės šakoje, pradedant tiksliai nukreipta kenkėjų kontrole žemės ūkyje ir patobulinant autonominių transporto priemonių savybes. Jūsų išmanieji įrenginiai tikriausiai bus geresni atliekant tokias užduotis kaip kalbos atpažinimas, turėdami padidėjusias galimybes aptikti tokius dalykus kaip posūkis ir tonas.
Atidžiai stebėkite „Arm“, jei norite pamatyti, kur mašinų mokymasis įrenginyje vyksta 2019 m. Turint omenyje mašinų mokymosi galimybių ritulį, tai bus įdomūs metai.
