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地龙捕鱼:训练算法所使用的数据应该尽可能的全面和多样化

时间:2020/11/18 8:20:55  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:对于美的感知,仁者看到仁者,智者看到智慧。它很难量化和形成一个标准。然而,“对美的爱是每个人都有的。”公众的审美观念是有规律可循的。每个人的批准。“人工智能对美的理解需要大数据训练。目前,人工智能对美丽面孔的定义和外观都离不开人类监督的数据标注,因为人工智能本身并不了解美,而是掌...
对于美的感知,仁者看到仁者,智者看到智慧。它很难量化和形成一个标准。然而,“对美的爱是每个人都有的。”公众的审美观念是有规律可循的。每个人的批准。

“人工智能对美的理解需要大数据训练。目前,人工智能对美丽面孔的定义和外观都离不开人类监督的数据标注,因为人工智能本身并不了解美,而是掌握了美。这取决于它学习的面部数据以及人工定义和量化的美容标签数据集。”认为人工智能不是威胁,而是需要合作的对象。机器没有多余的感情和偏见,这可以显著提高人类的创造力,并提供最创新的算法。

此前,CARTO人工智能香水系统是由著名香水公司奇华丹生产的。该系统使用IBM公司收集的香味插图,希望香味能最大限度地发挥配方中的嗅觉作用。

再如,资生堂的Optune个性化护肤系统由智能手机应用Optune App和专用机器Optune zero组成。Optune应用使用机器学习技术分析用户照片显示用户的皮肤病(皮肤质量、毛孔、含水率等),并将数据发送给Optune零通过云,从现有产品的基础上选择一种算法最合适的精华和保湿产品直接从机器生产。

为了消除人工智能对人类美学的偏爱,训练算法所使用的数据应该尽可能的全面和多样化,全面的多维、多角度的学习标准。然而,这并不排除自主进化智力是否对美丽的人和事物有任何影响。比如,监督人员的发现能力,机器可以自动搜索已经引起公众注意的名人照片,学习审美标准。孙哲南说。

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