मशीनों मनुष्यों पर प्रबल होगा? वर्तमान में, गूगल की ऐ प्रणाली अपने ऐ, मानव निर्माण से भी बेहतर बनाने के लिए सक्षम किया गया है । Fudzilla और भविष्यवाद के अनुसार, गूगल ब्रेन शोधकर्ताओं ने मई में एअर इंडिया प्रणाली automl के निर्माण की घोषणा की है कि अपने दम पर एअर इंडिया प्रोग्राम बना सकते हैं । वे हाल ही में आगे चुनौती Automl एअर इंडिया है कि बेहतर मनुष्यों से डिजाइन किया है बनाने के लिए फैसला किया है । गूगल शोधकर्ताओं ने गहन सीखने के तरीकों का इस्तेमाल किया स्वचालित रूप से मशीन सीखने मॉडल डिजाइन, और AUTOML एक तंत्रिका नेटवर्क नियंत्रक (नियंत्रक तंत्रिका संदूक) के रूप में काम करने के लिए विशिष्ट कार्यों के लिए 1 बच्चे ऐ नेटवर्क विकसित करना । शोधकर्ताओं ने इस सबनेट ऐ nasnet, जिसका मिशन के लिए तुरंत लोगों को, कारों, यातायात लॉग, हैंडबैग, backpacks, और वीडियो छवियों में अंय वस्तुओं की पहचान है बुलाया । AUTOML nasnet के प्रदर्शन का मूल्यांकन करेगा, इस जानकारी का उपयोग करने के लिए अपने बच्चे एअर इंडिया में सुधार, और इस प्रक्रिया को दोहराने के हजारों बार । सबसे लोकप्रिय बड़े शैक्षणिक डेटा सेट के दो प्रमुख कंप्यूटर विजन क्षेत्रों में, imagenet छवि वर्गीकरण और कोको लक्ष्य का पता लगाने डेटासेट, परीक्षण में, अन्य सभी कंप्यूटर विजन सिस्टम से nasnet प्रदर्शन. nasnet की सटीकता ८२.७% है जब imagenet सत्यापन सेट पर छवि की भविष्यवाणी । १.२% पहले प्रकाशित प्रणाली की तुलना में बेहतर है, सिस्टम दक्षता 4% की वृद्धि हुई है, और औसत परिशुद्धता मतलब मूल्य (नक्शा) ४३.१% है । इसके अलावा, अभिकलनी बिजली आवश्यकताओं के निचले संस्करण की nasnet दक्षता भी एक ही आकार के इष्टतम मोबाइल मशीन सीखने मॉडल की तुलना में ३.१% अधिक है । मशीन लर्निंग विशिष्ट कार्यों को करने के लिए कई एअर इंडिया प्रणालियों के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता है । इसके पीछे की अवधारणा बहुत सरल है, कि है, जानने के लिए डेटा की एक बड़ी राशि प्रदान करके एल्गोरिथ्म, लेकिन इस प्रक्रिया में समय और प्रयास की एक बहुत लेता है । यदि आप एक सटीक, कुशल ऐ प्रणाली, जैसे प्रक्रिया स्वचालन, जैसे AUTOML ऐ प्रणाली बना सकते हैं, मानव के लिए कर सकते है बना सकते हैं । अंततः, इसका मतलब यह है कि गैर विशेषज्ञ भी AUTOML के माध्यम से मशीन सीखने और एअर इंडिया प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकते हैं । वर्तमान में, अत्यधिक सटीक और कुशल कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम के बाद संभावित आवेदनों की एक बड़ी संख्या के द्वारा की मांग की गई है । गूगल शोधकर्ताओं का कहना है कि कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है उन्नत एअर इंडिया द्वारा संचालित रोबोटों, या मदद करने के लिए नेत्रहीन लोगों के दर्शन पाने, और मदद डिजाइनरों अपने स्वयं ड्राइविंग कौशल में सुधार. तेजी से आप एक रास्ते पर एक वस्तु की पहचान कर सकते हैं, जल्दी आप इसे प्रतिक्रिया कर सकते हैं, जिससे अपनी खुद की कार की सुरक्षा बढ़ाने. गूगल शोधकर्ताओं का मानना है कि nasnet व्यापक रूप से आवेदनों की एक किस्म में इस्तेमाल किया जा सकता है और अनुमान है कि एअर इंडिया छवि वर्गीकरण और लक्ष्य का पता लगाने के लिए उपयोग करता है खोला । शोधकर्ताओं ने ब्लॉगों पर लिखा है कि यह आशा व्यक्त की है कि बड़ी मशीन सीखने समुदाय इन मॉडलों पर कंप्यूटर दृष्टि समस्याओं का एक बड़ी संख्या है कि अभी तक बाहर नहीं सोचा गया है पता करने के लिए निर्माण कर सकते हैं ।
