Conţinut
- Ce urmează pentru învățarea automată?
- Realizarea digitală fizică
- Luați în considerare Corti
- Un accent mai familiar
- Deci ce urmeaza?
4 februarie 2019
Ce urmează pentru învățarea automată?
În vremurile viitoare, utilajele au fost notoriu rău la recunoașterea modelului - nu puteau urma cu adevărat decât un set de instrucțiuni preprogramate. Creșterea învățării automate a generat sisteme și dispozitive care pot interpreta de fapt datele și le pot utiliza pentru a se îmbunătăți.
Învățarea mașină atinge deja aproape fiecare aspect al vieții noastre, schimbându-le în bine. La fel de bine cum detectăm tiparele, mașinile sunt mult mai bune, iar această detectare a modelului este foarte utilă într-o gamă uriașă de moduri, de la recunoașterea vorbirii la anticiparea pieței bursiere.
Deci, ce ne putem aștepta de la acest domeniu în 2019?
Realizarea digitală fizică
Companiile puternic investite atât în învățarea mașinilor, cât și în calcularea la scară mică clarifică calea pentru viitorul ML. Brațul este în fruntea acestui efort. Tehnologia sa îmbunătățește totul, de la îngrijiri medicale de prim-răspuns la selfie-uri.
Luați în considerare Corti
Corti este un dispozitiv mic specializat în ceea ce privește dimensiunea unui Acasă Google. Cu toate acestea, nu veți găsi una dintre acestea în camera de zi în curând.
Instrumentul se desfășoară în prezent în centrele de răspuns la situații de urgență din întreaga lume. Ascultă apelurile medicale de urgență și ajută operatorul să ofere cele mai bune sfaturi.
Este cel mai important obiectiv? Pentru a identifica un incident de stop cardiac înaintea oamenilor de pe linie.
Atacurile de cord ucid mai mulți oameni decât orice, cu toate acestea, suntem în continuare notoriu rău la preluarea indicatoarelor. Această lipsă de conștientizare poate întârzia intervenția în situații în care chiar și câteva minute pot avea un impact grav asupra ritmului de supraviețuire a victimei. De fapt, pentru fiecare minut în care CPR este întârziat, șansa de supraviețuire scade cu până la 10 la sută.
Acest dispozitiv ML are un palmares dovedit de identificare a stopului cardiac mai rapid, cu o rată de precizie uluitoare de 93 la sută - mult mai mare decât 73% la un tip de operator uman. Utilizarea sa pe scară largă ar putea salva mii de vieți.
Învățarea automată este manipulată în mod necesar pe dispozitiv, mai degrabă decât conectată la o bază de date din cloud. În situații care pun viața în pericol, operatorul trebuie să ofere sfaturi de salvare a vieții momentan, indiferent de sughițul de internet. Problemele de confidențialitate fac, de asemenea, un dispozitiv ML conectat la web un pic dificil în situații medicale.
Corti nu este doar un ponei simplu; accentul său este extins pentru a include supradozaj de droguri și diagnostice de accident vascular cerebral, folosind tehnici precum analiza vocală.
Corti este alimentat de Nvidia TX2: Arm v8 (64 biți) dual-core + Cortex-A57 quad-core (64 biți).
Un accent mai familiar
Dacă această utilizare a învățământului mașinii v-a atras inima un pic prea mult, iată un demachiant mai palat social.
În 2018, Instagram a început să își extindă capacitatea Focus, care permite utilizatorilor să creeze selfie-uri și fotografii concentrate profesional, care să identifice fețele și să estompeze fundalul.
Deși nu oprește exact atacurile de cord, această caracteristică oferă o experiență intuitivă și familiară și este posibil cu îmbunătățirile hardware și software care vin cu învățarea automată.
Indiferent dacă utilizează modul selfie, sau camera standard, cu spatele înapoi, Focus folosește rețeaua de segmentare a imaginii pentru a accesa automat subiectul imaginii în timp ce estompează fundalul pentru a crea o fotografie profesională. După cum v-ați putea imagina, aceasta este o tehnică complexă care necesită o prelucrare suplimentară semnificativă pentru a rula rapid și eficient și, ca urmare, a fost dislocată selectiv pe platformele superioare care susțin optimizările necesare. Și, datorită unei colaborări puternice cu Arm și echipa de la Biblioteca de calcul, aceasta include și o serie de dispozitive cu GPU-uri Arm Mali.
Deci ce urmeaza?
În 2019, companii precum Arm vor consolida dispozitivele pe tot globul, având capacități crescânde de învățare a mașinilor. Ne putem aștepta la îmbunătățiri în aproape fiecare industrie, de la controlul precis al dăunătorilor în agricultură până la caracteristici mai avansate pentru vehiculele autonome. Dispozitivele inteligente se vor îmbunătăți probabil la sarcini precum recunoașterea vorbirii, cu o capacitate sporită de a detecta lucruri precum inflexiunea și tonul.
Fii cu ochii pe Arm dacă vrei să vezi unde se îndreaptă învățarea mașină pe dispozitiv în 2019. Cu o tendință de hochei în ceea ce privește capacitățile de învățare a mașinilor, va fi un an interesant.
