알고리즘 학습 방법 크기가 어떻게 생겼는지 보여줍니다 - 트윈 찾기

미래의 로봇은 세탁물을 접거나 사무실에서 우리를 집으로 데려가는 것과 같은 기본적인 작업을 맡아서 우리의 삶을 편하게 만듭니다. 그러나 클라우드에서 얼굴을 찾는 방법과 같이 덜 명확한 실제 응용 프로그램으로 더 본질적으로 인간의 기술을 재창조하는 방법을 알려주는 노력도 진행 중입니다.

2018 년 1 월에 거의 1 년 전에 바이러스 성을 보인 Google의 예술 및 문화 응용 프로그램보다 더 많은 것을 선보인 것은 없습니다.

이것은 Inverse의 20 가지 방법 A. 18 목록입니다. 2018 년에 더 많은 인간이되었습니다.

스마트 폰 앱은 수천 개의 유명 예술품 중 하나에 셀카를 매치시키는 기계 학습을 사용했습니다. 이 간단한 게임은 인공 지능의 힘을 이용하여 사용자에게 새로운 예술 작품을 소개하고, 결과를 친구들과 공유하고, A.I.의 미래를 보여주었습니다. 보유. 그러나 처음에는 마케팅 기법처럼 보였던 것에 눈을 맞추는 것 이상의 것이있었습니다.

미술품 도플 갱어를 찾으려면 앱이 먹이를주는 셀카에서 "얼굴 인쇄"를 만들고 눈, 코, 입, 귀에서 독특한 특성을 식별하십시오. 그런 다음이 정보를 해당 작품의 집합에서 추출한 특성의 방대한 데이터베이스와 비교합니다. 쌍을 생성하려면 인간이 시각적 정보를 해석 할 때 눈과 두뇌로하는 것과 매우 흡사 한 과정이 필요합니다.

우리는 사람들의 얼굴을 그들 모두를 보면서 배웁니다. 과 예를 들어 일종의 니모닉 장치를 사용하여 그들과 상호 작용할 수 있습니다. 두뇌는 그 모든 정보를 기억으로 저장합니다. 그 이유는 우리가 시각적으로 비슷한 그림이나 암석을 만나면 친구, 친척 또는 좋아하는 팝 가수를 "알 수 없습니다"라는 이유를 설명하는 데 도움이됩니다.

이 재미있는 모바일 앱은 A.I. 얼굴 인식과 같은 신흥 분야에서 엄청난 파급 효과와 함께 가장 미묘한 인간의 특성을 모방 할 수있는 능력을 빠르게 얻고 있습니다.