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首家支援的博物馆即将到来但用AI取代
来源: 火狐体育注册官网   发布时间: 2020-04-24 21:14   68 次浏览   大小:  16px  14px  12px
系统会记录物体的特征资讯,当其他用户扫描类似的物体时,AI会特征辨识和结果筛选,快速得出结果。或当笔者第一次扫描这物体时,AI会先记录特征,当笔者第2次扫描时,AI会继续增加特征,进而全局提升辨识的速度和准确率。

系统会记录物体的特征资讯,当其他用户扫描类似的物体时,AI会特征辨识和结果筛选,快速得出结果。或当笔者第一次扫描这物体时,AI会先记录特征,当笔者第2次扫描时,AI会继续增加特征,进而全局提升辨识的速度和准确率。

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神经网路的自学习能力能让AI的辨识效率接近人脑,甚至有不受情绪和精神的影响,可能还超越人脑,但能得出准确无误的结果,前提是需要大量训练。AI能在短时间内得出辨识结果,实际上有赖于研发团队在功能推出前的各种训练工作。譬如在Google的TensorFlowAPI中,他们会透过COCO资料库的90大类、共30万张图像对AI做辨识训练,透过图像提升AI的辨识能力。

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但即便有大量的训练资讯为基础,AI也并非天下无敌。TheVerge近日人工智能难以辨识低收入地区的日用品文章,就探讨AI辨识的基础,并下了AI训练不平衡观点。另外,这篇文章有意思的论点在于,由于AI识物在训练时大多都是在发达地区训练,因此对于非发达地区的物品,AI识物会出现辨识失效情况。