Latest revision as of 17:15, 30 December 2015
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Message definition (Artificial Intelligence )
In the first stage we begin to label individual objects. Usually we begin with a human tracer who identifies and colors all the objects in a given volume. The results become training data that help develop algorithms the AI will use in future volumes. If we only have a small sample of training data the AI may “overlearn” it and not be able to generalize properly for new data sets. So the more training data we can feed into the AI, the better. Eyewire is a good source of user data that we can utilize to improve our algorithms.
In the first stage we begin to label individual objects. Usually we begin with a human tracer who identifies and colors all the objects in a given volume. The results become training data that help develop algorithms the AI will use in future volumes. If we only have a small sample of training data the AI may “overlearn” it and not be able to generalize properly for new data sets. So the more training data we can feed into the AI, the better. Eyewire is a good source of user data that we can utilize to improve our algorithms. Translation 처음 단계에서 우리는 개별적 대상에 이름을 붙이기 시작합니다. 보통 우리는 사람에 의한 추적으로 시작하며, 주어진 부피 안에 있는 모든 물체를 확인하고 색칠합니다. 결과물은 훈련용 자료가 되며 추후 볼륨에 대해 인공지능이 사용하게 될 알고리즘을 개발하는 데 도움을 주게 됩니다. 만일 우리가 단지 작은 훈련용 자료만을 가지고 있다면 인공지능이 그 훈련용 자료를 너무 “지나치게 학습”해서 새로운 자료에 대해선 일반화를 시키지 못할 수 있습니다. 따라서 우리가 보다 많은 훈련용 자료를 인공지능에 제공할수록 좋은 것입니다. 아이와이어는 우리가 우리의 알고리즘 개선을 위해 사용할 수 있는 사용자 자료의 좋은 출처입니다. 처음 단계에서 우리는 개별적 대상에 이름을 붙이기 시작합니다. 보통 우리는 사람에 의한 추적으로 시작하며, 주어진 부피 안에 있는 모든 물체를 확인하고 색칠합니다. 결과물은 훈련용 자료가 되며 추후 볼륨에 대해 인공지능이 사용하게 될 알고리즘을 개발하는 데 도움을 주게 됩니다. 만일 우리가 단지 작은 훈련용 자료만을 가지고 있다면 인공지능이 그 훈련용 자료를 너무 “지나치게 학습”해서 새로운 자료에 대해선 일반화를 시키지 못할 수 있습니다. 따라서 우리가 보다 많은 훈련용 자료를 인공지능에 제공할수록 좋은 것입니다. 아이와이어는 우리가 우리의 알고리즘 개선을 위해 사용할 수 있는 사용자 자료의 좋은 출처입니다.
