Ученые из Соединенных Штатов Америки разработали технологию, которая избавляет от предвзятости применяемые для распознавания лиц нейросетевые алгоритмы. Технология позволяет заметно повысить точность распознавания.
Полную версию доклада о проделанной работе ученые из Массачусетского технологического института представят на мероприятии AIES 2019, которое проходит в Гонолулу, однако в Интернете уже доступен препринт исследования.
"Одна из ключевых проблем машинного обучения — это так называемая предвзятость алгоритмов. Из-за особенностей выборок, используемых для обучения нейросетей, ИИ получается, например, расистским. Бороться с предвзятостью ИИ непросто, т.к. проблема весьма комплексная. Мы предлагаем решить ее при помощи дополнительного алгоритма, который следит за основной сверточной нейросетью", — рассказывает Александр Амини, автор проекта.
Ученые под руководством Амини добавили алгоритм выравнивания выборки непосредственно в алгоритм машинного обучения, предназначенный для распознавания человеческих лиц.
"Например, если алгоритм распознавания плохо распознает лица лысых людей, то дополнительный алгоритм проследит за тем, чтобы главный алгоритм взял из выборки больше фотографий лысых людей и, таким образом, снизил предвзятость. Такой подход, как показали тесты, работает весьма эффективно", — добавляет Амини.
В Минобороны Польши заявили, что уже подали заявку на участие в программе, которая позволит размещат...
Англо-финская команда учёных провела исследование, которое показало, что питание, богатое жирной, сл...
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-83392 от 07.06.2022, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи,
информационных технологий и массовых коммуникаций. При использовании, полном или частичном цитировании материалов
planet-today.ru активная гиперссылка обязательна. Мнения и взгляды авторов не всегда совпадают с точкой зрения редакции.
На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет",
находящихся на территории Российской Федерации)".