कृत्रिम बुद्धि का अनुमान’ पीपुल्स उम्र — ScienceDaily


झुर्रियाँ, furrows, धब्बे: एक व्यक्ति की उम्र बढ़ने की प्रक्रिया के साथ है बता कहानी संकेत उनके चेहरे पर. शोधकर्ताओं के लिए संस्थान से तंत्रिका संगणना में Ruhr-Universität Bochum (RUB) है कि एक कलन विधि विकसित की व्याख्या इन सुविधाओं को बहुत मज़बूती से. यह बनाता है यह संभव करने के लिए अनुमान की उम्र और नस्ल के लोगों को तो सही है कि यह पहुंचा रगड़ना करने के लिए शोधकर्ताओं के शीर्ष लीग तालिका के लिए दुनिया भर में है । रगड़ टीम में प्रकाशित अपनी रिपोर्ट जर्नल में मशीन सीखने मई से 2020.

प्रणाली के लिए सीखा है का अनुमान है

“हम नहीं कर रहे हैं काफी यकीन है कि क्या विशेषताएं हमारे एल्गोरिथ्म के लिए देख रहा है,” कहते हैं प्रोफेसर Laurenz Wiskott के लिए संस्थान से तंत्रिका संगणना. यह है क्योंकि सिस्टम सीखा है का आकलन करने के लिए । सफल एल्गोरिथ्म द्वारा विकसित Bochum-आधारित शोधकर्ताओं ने एक श्रेणीबद्ध तंत्रिका नेटवर्क के साथ ग्यारह स्तर है. के रूप में इनपुट डेटा, शोधकर्ताओं ने यह खिलाया के साथ कई हजार की तस्वीरें व्यक्ति के साथ अलग अलग उम्र के. आयु जाना जाता था, प्रत्येक मामले में. “परंपरागत रूप से, छवियों इनपुट डेटा और सही उम्र है लक्ष्य प्रणाली में खिलाया है, जो की कोशिश करता है, तो अनुकूलन करने के लिए मध्यवर्ती कदम का आकलन करने के लिए आवश्यक उम्र बताते हैं,” सीसा लेखक अल्बर्टो एसकालन्ते.

हालांकि, शोधकर्ताओं ने Bochum से चुना एक अलग दृष्टिकोण है. वे इनपुट कई तस्वीरों के रूप में उम्र के आधार पर हल. प्रणाली तो ध्यान नहीं देता है कि सुविधाओं के लिए एक से भिन्न अगले करने के लिए तस्वीर और लेता है केवल उन सुविधाओं को ध्यान में है कि परिवर्तन धीरे-धीरे. “लगता है कि इसे एक फिल्म के रूप में संकलित की तस्वीरों के हजारों के रूप में बताते हैं,” Laurenz Wiskott. “प्रणाली के बाहर fades कि सभी सुविधाओं को रखने के बदलते चेहरे से अगले करने के लिए, इस तरह के रूप में आंखों का रंग के आकार, मुंह, नाक की लंबाई. बल्कि, यह पर केंद्रित है कि सुविधाओं में धीरे-धीरे परिवर्तन भर में सभी के चेहरे।” उदाहरण के लिए, झुर्रियों की संख्या धीरे धीरे लेकिन लगातार बढ़ जाती है में सभी चेहरे. जब आकलन उम्र के लोगों में चित्र तस्वीरें, एल्गोरिथ्म केवल बस के नीचे तीन और एक आधे साल के औसत पर. इसका मतलब यह है कि यह बेहतर साबित भी मनुष्य, जो कर रहे हैं में असली विशेषज्ञों चेहरा पहचान और व्याख्या.

इस प्रणाली को भी पहचानता जातीय मूल

सुस्ती सिद्धांत भी यह सक्षम करने के लिए मज़बूती से पहचान जातीय मूल. छवियों को प्रस्तुत किए गए इस प्रणाली के लिए हल न केवल उम्र के द्वारा, लेकिन यह भी नस्ल. तदनुसार, विशेषता सुविधाओं, एक जातीय समूह के बदल नहीं किया था, जल्दी से छवि से छवि के लिए; बल्कि, वे बदल गया है, धीरे-धीरे यद्यपि leaps और सीमा द्वारा. एल्गोरिथ्म का अनुमान सही जातीय मूल के लोगों की तस्वीरों की एक संभावना के साथ 99 प्रतिशत से अधिक है, भले ही औसत चमक की छवियों था मानकीकृत और, फलस्वरूप, त्वचा का रंग नहीं था एक महत्वपूर्ण मार्कर के लिए मान्यता.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती Ruhr विश्वविद्यालय Bochum. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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