Мар
09

Microsoft Machine Learning Tech Adds Captions к изображениям

microsoft

Это имело возможность бы не совсем измерить до тысячи слов, но исследователи Микрософт делают удачи на программном обеспечении, которое оказывает помощь автомобилям иметь лучший суть из фотографий.Микрософт использует собственный изучение машинного обучения к невысказанной информации и изображениям, которую они могут содержать.Микрософт Research Distinguished Scientist и помощник директора Джон Платт и его команда трудились над программным обеспечением это машинально изображения заголовков.

Проект начался этим летом, когда мультидисциплинарная команда специалистов решила заняться проблемой дистилляции фотографий в предложение, которое целесообразно вместо беспорядка слов.Совокупность, созданная Платтом и его группой, разбила сгенерированный человеком ввод субтитров изображения в тестах не обращая внимания на то, что не всегда, растолковал он в сообщении в блоге. «Я рад сказать, что с позиций показателя BLEU Score мы практически бьем людей», записал он. «Отечественная совокупность достигла показателя BLEU Score на 21,05 процента, тогда как людская ‘совокупность’ победила 19,32 процентов».BLEU либо Двуязычный Дублер Оценки, есть методом, применяемым для определения качества переведенного машинально текста. «BLEU повреждает заголовки в блоки длины (одно — четыре слова), и потом измеряет сумму перекрытия между человеческими переводами и системой.

Это также штрафует маленькие системные заголовки», растолковал он.Не обращая внимания на достижение, разработка есть совсем не идеальной.«BLEU имеет довольно много ограничений, которые известны в сообществе машинного перевода», сообщил он. «Мы также постарались тестировать с МЕТЕОРОМ [Метрику для Оценки Перевода с Явным Размещением заказа] метрика и добрались немного ниже людской производительности (20,71 процента если сравнивать с 24,07 процентами)».Разработка была предпочтена изрядным числом людей, когда их попросили оценить сгенерированные машиной заголовки Микрософт.

Применяя обслуживание Mechanical Turk Amazon, которое платит «работникам» для исполнения Задач Агентурной разведки онлайн, «люди считали, что системный заголовок был тем же либо лучше, чем человеческий заголовок», сказал Платт.Микрософт упорно действенно применяла собственный изучение машинного обучения для умного сервисного портфеля и программного обеспечения.В марте Платт сообщил визитёрам конференции согласно данным о Структуре GigaOm, что «машинное обучение есть в значительной мере распространяющимся везде по всем продуктам Микрософт. Так, любой раз, когда Вы используете продукт Микрософт, Вы используете совокупность, это было сгенерировано от машинного обучения».

Примеры включают датчик перемещения поисковой совокупности и Kinect Bing компании. «Единственный метод, которым Вы можете ответить на миллиарды ответов Bing вопросов, пребывает в том, чтобы иметь что-то, что трудится самостоятельно В Xbox; Kinect был также научен с машинным обучением», сообщил Платт. «Факт, что это видит Вас в помещении даже при том, что это — нехорошее освещение и Вы можете махнуть руками, и это может отследить Вас-that’s всех сделанных с частью ПО, которое было научено с машинным обучением».Микрософт с того времени представила новое основанное на облачных вычислениях обслуживание машинного обучения (ML Azure) для компаний, рискующих в прогнозную аналитику.

График Office, базисная разработка, которая приводит в воздействие Office, Пашет приложение, машинное обучение левереджей, чтобы найти зависимости между работниками и принести к содержанию и поверхностным переговорам, чтобы содействовать сотрудничеству и повысить производительность.


6 Комментов

Оставить коммент