اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك
Article image
الحصان وحيد القرن الخرافي. مصدر الصورة: إم إس تك عبر بيكساباي



يمكن باستخدام التعلم (بأقل من فرصة واحدة) تعليمَ النموذج تحديد أجسام أكثر من عدد الأمثلة التي تم تدريبه عليها.

2022-02-17 19:10:43

19 أكتوبر 2020
عادة ما يحتاج التعلم الآلي إلى الكثير من الأمثلة. فحتى يتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من التعرف على حصان، يجب أن تريه الآلاف من صور الأحصنة. وهو ما يجعل هذه التكنولوجيا مكلفة من الناحية الحاسوبية، ومختلفة للغاية عن التعلم البشري؛ فغالباً ما يحتاج الطفل إلى رؤية بضعة أمثلة وحسب للجسم المعني، بل حتى مثال واحد فقط، قبل أن يصبح قادراً على التعرف عليه مدى الحياة. وفي الواقع، فإن الأطفال لا يحتاجون في بعض الأحيان إلى أي مثال للتعرف على الأشياء. وعلى سبيل المثال، إذا عُرضت صور للحصان وأخرى لوحيد القرن على الأطفال، وقيل لهم إن الحصان وحيد القرن يمثل هجيناً بين الاثنين، فسوف يتمكنون من التعرف على صورة لهذا المخلوق الخرافي في كتاب صور ما أن يروها. والآن، يشير بحث جديد من جامعة واترلو في أونتاريو إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون قادرة على فعل نفس الشيء أيضاً، وهي عملية يطلق عليها الباحثون اسم التعلم “بأقل من فرصة واحدة”، أو اختصاراً التعلم بطريقة لو-شوت. هذا يعني أن النموذج سيكون قادراً على

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.

مصطلح اليوم


QUBIT

كيوبت

عادة ما تكون جسيمات دون ذرية مثل الإلكترونات والفوتونات. يمكن للكيوبتات أن تمثل عدداً كبيراً من التركيبات المحتملة من الواحدات 1 والأصفار 0 في الوقت نفسه.



مراسلة الذكاء الاصطناعي ، إم آي تي تكنولوجي ريفيو