Команда AI компанії Apple, що працює над LiDAR, меншими нейронними мережами, обробкою зображень тощо

Команда AI компанії Apple, що працює над LiDAR, меншими нейронними мережами, обробкою зображень тощо

На ексклюзивному запрошенні на конференції AI в Барселоні, Іспанія, що відбулася в грудні 6, керівник Apple з машинного навчання Русс Салахутдінов та інші співробітники компанії Apple розповів про свою роботу з штучного інтелекту.

кварцовий отримав деякі слайди, які Салахутдінов використовував під час презентації, і дає нам уявлення про досягнення, досягнуті компанією Apple у сфері ІТ та машинного навчання.

На основі одного з слайдів теми на обід були широкомасштабними, включаючи здоров'я та життєві ознаки, об'ємне виявлення LiDAR, прогнозування з структурованими результатами, обробка та кольорографію зображень, інтелектуальний помічник і моделювання мовлення та розпізнавання активності.

appleairesearchslide

Один з слайдів, пов'язаних з роботою Apple LiDAR, містив фотографію двох автомобілів, проте інженери компанії Apple не згадували про автомобілі або будь-які автомобільні дослідження, такі як самохідні автомобілі. Ще один слайд зосереджений на алгоритмах розпізнавання зображень Apple, які здатні обробляти зображення 3,000 за секунду вдвічі швидше, ніж можливості Google. Також було розглянуто роботу компанії Apple щодо роботи менших нейронних мереж, які можуть працювати безпосередньо на пристроях.

Ще один слайд зосереджений на здатності компанії Apple побудувати нейронні мережі, які 4.5 разів менше, ніж оригінали без втрати точності і в два рази швидше. Техніка, невідомою в дослідженні AI, використовує більшу, більш надійну нейронну мережу, щоб навчити іншу мережу прийнятими рішеннями у різних ситуаціях. Тоді мережа "студент" має спрощену версію знань мережі "вчитель". По суті, він прогнозує прогнози більшої мережі щодо певної вибірки фотографій або звуку.

Обговорення також охоплює деякі аспекти дослідницької діяльності компанії Apple:

- Глибокі генеративні моделі

- Стиснення моделі

- Холістичне розуміння сцени

- Модель надійності

- глибоке навчання підкріплення

- Непідтримуване навчання, передача навчання, одноразові навчання

- Припущення, увага та пам'ять

- Ефективне навчання на розподілених обчисленнях

Переходячи вперед, Apple планує дозволити своїм інженерам в галузі ІТ та машинознавчим дослідженням розпочати публікацію документів, відзначаючи свою готовність сприяти дослідницькій спільноті. Apple завжди була засекречена, але дозволивши дослідникам опублікувати, може залучити найкращих талантів, які інакше не хочуть приєднатися до компанії.

Повний перегляд слайдів з презентації компанії Apple можна побачити на сайті кварцовий.

джерело

залишити коментар

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.