Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Panasonic Holdings (Thành phố Kadoma, tỉnh Osaka) là công ty đầu tiên trong lĩnh vực thị giác máy tính làm sáng tỏ mối quan hệ giữa "mô hình sinh xác suất" và "học tập tự giám sát" và đã phát triển AI nhận dạng hình ảnh cho phép AI tự động hiểu các đặc điểm của hình ảnh. Nó đã được thông báo rằng. AI hiểu được đặc điểm của các đối tượng trong hình ảnh thông qua việc học bằng cách sử dụng bộ dữ liệu quy mô lớn. Tuy nhiên, các bộ dữ liệu quy mô lớn thường chứa “dữ liệu có độ không chắc chắn cao”, khó đánh giá ngay cả khi con người xem, điều này cản trở việc học AI. Sự không chắc chắn này làm giảm chất lượng của AI nên nó đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong những năm gần đây như một vấn đề cần được giải quyết. Phương pháp mới của Panasonic HD là phương pháp đầu tiên tích hợp về mặt lý thuyết một `` mô hình tổng quát ngẫu nhiên '' và `` học tập tự giám sát '' để đạt được việc học tập có tính đến độ không chắc chắn của hình ảnh, điều mà trước đây rất khó khăn. Ngoài ra, thông qua các thí nghiệm, chúng tôi đã chứng minh rằng có thể ước tính độ không chắc chắn của các đặc điểm trong hình ảnh, điều này rất khó thực hiện với ``học tập tự giám sát''. Nó dự kiến ​​​​sẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực trong tương lai như một công nghệ đa năng có thể giải quyết các vấn đề về số lượng và chất lượng dữ liệu cần thiết cho việc học AI và tăng độ tin cậy của AI. Công nghệ này đã được quốc tế công nhận về sự đóng góp và tính tiên tiến trong học thuật bằng cách thiết lập một lý thuyết có thể cung cấp cái nhìn toàn cảnh về các thuật toán "tự học" và đã được công nhận tại Hội nghị quốc tế về máy tính IEEE/CVF, hội nghị hàng đầu. cho AI và công nghệ thị giác máy tính (ICCV) 2023 đã được thông qua. Nó dự kiến ​​​​sẽ được trình bày tại một hội nghị toàn thể được tổ chức tại Paris, Pháp từ ngày 2 tháng 10 năm 2023 đến ngày 6 tháng 10 năm 2023.