Głębokie uczenie się produktów

https://aie24.pl/

Sztuczna inteligencja może również przyspieszyć odkrywanie nie tylko poprzez pomoc w fazie badawczej, ale także poprzez głębokie uczenie się produktu z wykorzystaniem Generative Adversarial Networks (GAN). Biorąc pod uwagę zestaw treningowy, ta technika uczy się generować nowe dane z tymi samymi statystykami, co w zbiorze treningowym. Pomysł polega na konkurencyjnym szkoleniu dwóch sieci neuronowych, gdzie pierwsza sieć generuje fałszywe próbki, a druga sieć rozróżnia, czy próbki są prawdziwe, czy fałszywe. Na przykład sieć GAN przeszkolona w zakresie obrazów może generować nowe obrazy, które wyglądają przynajmniej powierzchownie autentycznie dla ludzkich obserwatorów i mają wiele realistycznych cech. Sieci GAN służą do generowania nowych produktów z istniejących danych produktów. W tym przypadku, gdy modele generatywne i dyskryminacyjne zbiegają się, generator jest w stanie odtworzyć realistyczne buty. W ten sposób sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do wypełnienia luki między pragnieniami konsumentów a oferowaniem produktów.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *