Автобиография нейросети

В этом соревновании участники стремились создать алгоритм, который мог бы самостоятельно классифицировать изображения из набора данных ImageNet, состоящего из миллионов размеченных изображений, принадлежащих к тысячам категорий. AlexNet значительно превзошла все предыдущие алгоритмы по распознаванию изображений, показав ошибку в топ-5 (вероятность правильного предсказания одного из пяти верхних классов) всего около 15,3 %, что было на 10,8 % лучше, чем у предыдущего лучшего участника соревнования. Эти результаты стали сенсацией и подтвердили огромный потенциал глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в задачах компьютерного зрения.

Середина 2010-х

В это время компания Google DeepMind представила свою систему AlphaGo, основанную на глубоком обучении и методах обучения с подкреплением (обучение методом проб и ошибок). В 2016 году AlphaGo победила мирового чемпиона по игре Го, Ли Седоля, это стало важным прорывом в области искусственного интеллекта.

Середина и конец 2010-х

В это время стали появляться более продвинутые языковые модели на основе нейронных сетей, такие как Word2Vec, GloVe и ELMo, которые применялись для обработки естественного языка.

В 2018 году OpenAI представила модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая считается одним из прорывных достижений в области языковых моделей.

2019 год и далее

Благодаря развитию и увеличению масштаба, языковые модели стали более мощными и точными. В 2019 году OpenAI выпустила модель GPT-2, а в 2020 году – GPT-3, обладающую еще более высокими точностью и способностью к обучению.

GPT-3 стала основой для различных приложений, связанных с обработкой естественного языка, включая чат-боты и множество других сервисов.

Начало 2020-х

В это время различные организации и компании продолжают исследовать и разрабатывать новые методы и архитектуры для улучшения языковых моделей и глубокого обучения. Бурное развитие нейросетей продолжает стимулировать область искусственного интеллекта и машинного обучения.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=69283276) на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.