Исследователям компании Apple удалось создать алгоритм для усовершенствования распознавания искусственным интеллектом (ИИ) объектов на сгенерированных компьютером снимках.
По словам авторов работ, для быстрого обучения нейросетей из-за дефицита материала чаще всего используют синтетические изображения. Это становится причиной того, что ИИ, натренированный на сгенерированных компьютером изображениях, плохо справляется со своей целью и часто неправильно определяет предметы на реальных изображениях.
Чтобы решить данную проблему, специалисты Apple разработали метод, благодаря которому можно улучшить синтетические изображения. Более качественные наборы данных для обучения создаются за счет применения одновременно сгенерированных и реальных изображений.
Как функционирует алгоритм, проверяли, сравнивая точности определения объектов между двумя нейросетями, которые обучались на обычных и улучшенных снимках. В результате - второй нейросети удалось справиться с определением объектом на реальных изображениях на 22% лучше, чем это сделала обычная.
В октябре стало известно, что исследовательское подразделение Apple, которое отвечает за разработки в сфере ИИ, возглавил Руслан Салахутдинов. Он сообщил, что компания намерена сменить политику, и будет делиться информацией о своих достижениях в сфере машинного обучения.
