ソフトウェアの機械学習Google習の再生そのもの
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など、日本の技術と人工知能(AI)Google、具体的には、その他のAIます。 現在GoogleでAutoMLことができたを超える開発者のAIを作ることができ独自のソフトウェアのための機械学習をより効果的な迫力との比較に類似のシステムが開発した。
AutoML最近の設定記録の効率化、迅速に登録映像を、指定された条件を示す結果で82%の効率を実現します。 このタスクそのものが比較的シンプルなAutoMLたものではないことを上回るパフォーマンスを自動化システムと拡張現実感システムにより複雑なタスクの位置を判定するの複数のオブジェクトのイメージです。 この試験にAutoML取り扱いは43%の場合には、人間システムのレベルの効率39%ます。
結果が印象的でもなければならない会社にGoogleのようなあの人との十分な経験の開発AIシステムです。 自動化部門が必要で非常に幅広いスキルがどの結果達成され、完全に変える産業として注目です。
"今日、このようなソフトウェアでは数千の専門家と機械学習の世界です。 だいたい何十万人もの他のデベロッパーも、参加で",—引取締役一般のGoogle Sundar Pichai有線雑誌です。
の大部分のmetalocene関連するシミュレーションの神経ネットワーク、人間の脳は、どの必要があり膨大な量の各種データのネットワークです。 もちろん、最も困難な課題に的確に真似の構造の脳の力で解決をより複雑な問題群に囲まれています。
今日は、既存の神経ネットワークも簡単にアップグレードやカスタマイズ、特別な業務ではなく新しいシステムをゼロから立ち上げました。 しかし、研究のようにしているものとして提示することで、一時的な現象です。
以降の新しい愛が容易になるのをますます複雑なシステムを用を行う課題の達はそれを人にはできないので、非常に重要になる人が続のための重要な要素となるシステムだけでなしには機能します。 真の本格的なAIを利用することができま偏った解釈に関する事項が一定程、例えば紋切り型の並列との間の倫理および男女別です。 ただし、エンジニアに時間への解決この潜在的な問題なのではなくすべてが後で、将来において少ないリアルな外観です。
一般的に、Googleというの磨きをかけAutoMLな状態でのインターネットで提供される年でも使用実決定。 そうなれば、その効果を利用AutoMLないかの壁を越えての会社です。
"または民主化",—引用Pichai有線雑誌です。
以上
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