Google mühendislerinin geliştirdiği AutoML, kendi yapay zeka çocuklarını üretme yeteneği kazandı.
Makine öğrenmesi modellerini geliştiren mühendisler, “takviye öğrenme” adı verilen yöntemi kullandı. Bunun sonucunda AutoML, belirli işler için yapay zeka üreten sistemin yapay sinir ağı kontrolcüsü durumuna getirildi.
AutoML’in geliştirdiği yapay zekaya NASNet adı verildi. NASNet’in görevi ise oynatılan bir videoda gerçek zamanlı olarak nesneleri tanımlamak olarak belirlendi. AutoML NASNet’ten gelen bilgileri, NASNet’in performansını artırmak ve iyileştirmek için kullanıyor. Bu işlemi binlerce kez tekrarlıyor.
İşlemler sonucunda NASNet, ImageNet görsel sınıflandırma ve COCO nesne tanımlama yazılımlarında test edildi. Bu araçların, bilgisayar görüşü teknolojileri için en önemli iki araç olduğu belirtiliyor. NASNet bu testlerde, şu zamana kadar geliştirilmiş tüm bilgisayar görüşü teknolojilerinden daha iyi sonuçlar elde etti.
ImageNet’teki görselleri %82.7 oranla doğru tahmin eden NASNet, böylece önceki şampiyondan %1.2 daha yüksek başarı elde etmiş oldu. %4 daha verimli olduğu belirtilen NASNet, %43.1 mean Avarage Precision (mAP) değerine ulaşıyor.
Yapay zeka yeteneklerinin böyle bir hızda artıyor olması, akıllarda gelecek ile soru işareti oluşmasına sebep oluyor. Yoksa Elon Musk haklı mı?
