图八如何通过视频对象跟七匹狼彩票注册踪加速机器学习

人们通常需要很多代表(重复)才能真正擅长某些事情。拉小提琴,挥动(并击打)一个强硬的棒球并退回以完成足球的长传就是这样的例子。

同样,它需要一台机器很多代表才能够记住一个数据集,然后在有人需要这些信息时把它带到前面。很多人都没有意识到这一点。

总部位于旧金山的创业公司图八知道这种做法的所有内容,专门教授人工智能引擎如何以最佳方式执行,并通过视频代表实现这一目标。/p>图8描述了其作为“人在环机器学习平台”的产品,于8月14日推出了ML辅助视频对象跟踪解决方案,以加速为客户创建培训数据在汽车和运输,消费品和零售,媒体和娱乐以及安全和监控等关键行业中。

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U.现在,这个过程非常缓慢,乏味且昂贵,要求每个框架中的每个物体都要由人类标记。根据帧速率,每帧中的对象数量以及视频的复杂程度,此过程可能需要数百或数千小时才能注释一小时的视频。

您可能已经看过这个示例滚动的机器人设备,在田地中上下移动植物行,识别杂草,然后将它们拉出来。或者机器人臂机器如何识别仓库中包装上的标签,并知道如何抓住它并将其移动到正确的传送带上。所有这些垃圾工作由非人工完成,使得生产系统对企业来说更加高效。

图八从人与机器之间的连续反馈循环中得名,CTORobertMunro告诉eWEEK。“可能世界上90%的现实世界人工智能都是由人类提供动力,”芒罗说。“这是你可以想象的任何用例。自驾车识别道路一侧行人的原因是因为人们在很多小时的视频中都告诉过它-车道是什么,行人是什么。

“同样是确实,当你的手机告诉它搜索路线时,你的手机会理解,因为成千上万的人以前已经给过了相同的方向数千次。“

数据集包含了ML知识的主体

云存储系统和个人设备中的聚合数据集,包含AI用于提供其功能的知识体。图八是一遍又一遍地使用视频循环进行训练,直到AI引擎识别出应该知道的视频中的所有内容。图8然后在其整个云服务中分享知识。

机器学习辅助视频对象跟踪包使用户能够在视频帧内注释对象,然后机器学习预测持续存在跨越帧内的注释。视频,芒罗说。人类注释器可以查看机器预测并在必要时进行调整,以提供高度准确但比人类解决方案快100倍的视频注释,其中每个帧中的每个对象都必须手工注释。

因此,它会看到一个图像,记住它并能够将该图像乘以100次或更多次,以加快注释过程。

“大规模创建七匹狼彩票注册高质量训练数据的唯一可行解决方案是结合最好的机器学习和人类智能,“Munro说。”我们去年花了一个深度学习集合模型进入图八平台,所以我们可以将数十亿计算周期应用于之前生成的数十亿人类判断用于计算机视觉和自然语言处理用例。

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