Actualmente investigadores de Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), en sociedad con la empresa de tecnología IBMdesarrolló un método de aprendizaje a partir de un inteligencia artificial. Este nuevo algoritmo permite a un usuario ordenar, resumir y clasificar descripciones individuales para un análisis rápido del comportamiento de un modelo de declaración automatizado.
Esta técnica se llamó interés comúny contiene métricas cuantificables sobre cómo funciona el aprendizaje automático y qué tan bien coincide con el pensamiento humano. Esta inteligencia artificial ayudaría a los investigadores a detectar tendencias en la evolución del aprendizaje.
“A través del desarrollo del interés compartido, Nuestro objetivo es ampliar el proceso de análisis para comprender el comportamiento del modelo a una escala más global.“, llamado Angie Boggust, Investigador principal. La inteligencia artificial utiliza técnicas llamadas métodos de prominencia, que muestran cómo un modelo de aprendizaje automático toma ciertas decisiones.
Cuando el algoritmo clasifica las imágenes, los métodos de resaltado tratar de enfatizar áreas de una imagen que se consideran importantes cuando tomó su decisión. Estas áreas se visualizan como un llamado mapa térmico tarjeta de celebridadlo que suele se superpone a la imagen original.
En estos casos, si el modelo clasifica una imagen de perro y la cabeza del perro está resaltada, significa que es los píxeles correspondientes fueron importantes para decidir si el personaje era un perro. En un conjunto de datos de imagen, las anotaciones importantes suelen ser anotaciones hechas por humanos que rodean las partes relevantes de cada representación.
dicha inteligencia artificial realiza una comparación de los datos de prominencia generados por el algoritmo con los datos reales generados por humanos en la misma imagen. La técnica evalúa y clasifica la decisión en categorías: desde aquellos alineados con los humanos hasta completamente diferentes.
A pesar de la Satisfacción de los científicos con esta inteligencia artificial, Boggust advierte que la técnica funciona cuando los métodos de realce son efectivos. Si estos últimos tienen algún inconveniente en su desarrollo, la técnica también desarrollará estos problemas. al generar una técnica poco confiable.
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