실시간 바카라는 무엇입니까?

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2023/11/29

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실시간 바카라는 한 번에 다른 유형의 정보를 처리하는 AI입니다 예를 들어, 카메라로 캡처 한 비디오 및 마이크로 녹음 된 사운드와 같은 다양한 유형의 정보에서 단일 AI를 학습하면 비디오의 사람이 말하는 내용을보다 정확하게 추정 할 수 있습니다 실시간 바카라에 대한 연구가 발전함에 따라 AI는 복잡한 정보의 판단이 필요한 조수 로봇과 함께 더욱 정교하고 친숙해질 것이며 AI는 저렴한 비용으로 생성 될 수 있습니다

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하나의 AI는 다른 유형의 정보를 배웁니다

실시간 바카라 (Multimodal AI)는 한 번에 다른 유형의 정보를 처리하는 AI입니다 예를 들어, 이미지, 오디오 및 텍스트와 같은 다양한 정보를 서로 결합하거나 연결하여 처리합니다

실시간 바카라 애플리케이션의 이해하기 쉬운 예는 보안 카메라입니다 일반적인 보안 카메라는 소리가없는 장면 만 녹음하므로 두 사람이 서로 마주보고있는 두 사람이 세부적인 표현을 모르고 기쁘게 채팅하거나 논쟁하고 있는지 알 수 없습니다 여기에 사운드 관련 정보를 추가하면 음성의 내용과 톤에 따라 상황이 더 위험한 상황인지 더 정확하게 결정할 수 있습니다

실시간 바카라는 자율 주행에도 적용될 수 있습니다 자동 운전 중에는 운전 중에 장애물을 감지해야합니다 카메라는 물체가 무엇인지에 대해 탁월하지만 어두운 곳과 백라이트에 취약하며 주변 환경에 크게 영향을받습니다 반면에 레이더는 물체가 무엇인지 인식하는 정확도가 없지만, 그 장점은 객체가 존재하는지 여부를 결정할 때 주변 환경의 영향을받을 가능성이 적다는 것입니다 두 카메라와 레이더에서 얻은 정보를 결합하여 자율 객체 판단의 정확도를 향상시킬 수 있습니다

다른 유형의 데이터 간의 관계 생성

실시간 바카라 중에서 가장 최근의 관심은 "다른 유형의 정보 간의 일반적인 관계"에 초점을 맞추면 AI를 배우게하는 것입니다 예를 들어, 악기를 연주하는 사람들과 카메라로 동시에 연주하지 않는 사람들의 이미지를 촬영하고 마이크와 함께 녹음 된 신호와 함께 배우는 경우 "악기가있는 사람의 소리가 들릴 수 있습니다" 이러한 방식으로, 다른 유형의 정보 사이에 동시에 나타나는 기능을 "동시 발생 관계"라고합니다 물체가 반사되거나 소리가 수동으로 수동으로 가르치는 "감독 학습"대신, 둘 사이의 동시 발생 관계를 통해 AI의 성능을 향상시키는 것이 좋습니다

비디오 및 사운드에서 대화 방향을 추정

실제로 로봇 환경 인식을 위해 개발 된 AI의 경우 비디오와 사운드 사이의 동시 발생 관계를 사용하여 실시간 바카라의 메커니즘을 자세히 살펴 보겠습니다

AIST는 카메라와 마이크를 사용하여 사운드가 어디에서 나오는지 식별하고 전시회 사이를 이동하는 로봇을 사용하는 AI를 개발했습니다 비디오에서 사운드 이벤트가 어디에서 생성되는지 예측 결과를 마이크에서 가져온 사운드 데이터와 결합함으로써, 우리는 사운드가 실제로 어디서 생성되는지를 추정합니다 카메라에 캡처 된 사람과 전시회의 두 가지 다른 데이터를 사용함으로써, 대화 및 전시회의 음향 효과 마이크로 기록 된 전시회의 음향 효과는 전시회의 소리와 전시회의 목소리가 기계 운영 사운드 및 공연장과 같은 다양한 사운드에서 수동 지침을 사용하지 않고 제작되는 방향을 보여줄 수 있습니다 이 기술은 주변 상황을 이해하고 스스로 생각하고 행동 할 수있는 자체 추진 로봇의 개발로 이어져서 소리를내는 것을 수동으로 가르치지 않고도 데이터 학습으로부터 개념을 얻을 수 있습니다

실시간 바카라의 문제와 향후 개발

라벨링 비용이 줄어들지 만 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 것은 어려운 일입니다

일반적인 AI 모델을 학습 할 때 모든 데이터는 라벨 (교사 정보)이 무엇인지를 나타내는 라벨 (교사 정보)으로 교육을 받아야합니다 주석이라는 이러한 종류의 라벨링 작업은 비용이 많이 들고 노동 집약적입니다 반면, 실시간 바카라와 같은 이질적이고 복잡한 데이터를 처리한다는 학습에서 교사 정보가 없어도 다른 데이터에서 보완 된 기능을 통해 라벨링 비용을 줄일 수 있다고 생각됩니다

한 유형의 데이터 만 처리하는 단일 모달 AI와 비교할 때 실시간 바카라의 어려움은 다른 유형의 데이터를 처리하기 때문에 단순히 데이터 양을 증가 시킨다는 것입니다 데이터가 증가함에 따라 계산 시간이 필요하므로 데이터를보다 효율적으로 처리하고 대규모 데이터를 처리 할 수있는 계산 플랫폼이 필요합니다 또한, 다양한 유형의 데이터 보완을 처리하는 방법과 같은 방법은 아직 확립되지 않았으며 추가 연구 및 개발이 필요합니다

또한 실시간 바카라는 다양한 유형의 데이터에서 상황을 인식하고 해석하여 사용자가 의사 결정의 기초를 이해하기가 어렵습니다 따라서 AI가 전형적인 단일 모달 AI보다 결정을 내린 방법에 대한 기초를 제공하기 위해 사용자에게 시각화되고 제시 될 수있는 AI와 관련된 기술 및 기능이 사용자에게 제공되는 것으로 생각됩니다

자연 언어 처리 기술과 결합하여 AI가 자연스럽고 접근하기 쉽게 만듭니다

실시간 바카라 연구 및 기술이 발전함에 따라 AI는 다섯 인간의 감각과 같은 정보를 해석하여 인간에게 더 친숙하고 자연스러운 존재가 될 수 있습니다

특히, 우리는 Chatgpt와 같은 자연어 처리 기술을 사용하여 대규모 언어 모델에 중점을두고 있습니다 현재 대화식 대규모 언어 모델은 텍스트와 이미지를 배우고 출력하는 사람들을 위해 모든 사람에게 제공됩니다 실시간 바카라 기술을 사용하여 오디오 및 비디오, 로봇 액션 계획을 포함한 다양한 유형의 데이터를 오디오 및 비디오 외에도 학습 할 수 있다면 AI는 다각적 인 관점에서 물건을 캡처하고보다 다양하게 출력 할 수 있다고 생각합니다 (AIST 잡지 "자연어 처리 란 무엇입니까?")

실시간 바카라 기술은 보안 카메라와 자율 주행뿐만 아니라보다 고급 제안을 할 수있는 AI의 개발을 진전시킬 것입니다 AIST는 먼저 사운드 및 이미지 데이터에서 환경 사운드를 인식하는 실시간 바카라를 개발하고 저렴한 비용으로이를 실현하는 것을 목표로합니다 다양한 양식을 혼합하는 기본 AI에 대한 연구는 전 세계적으로 적극적으로 발전하고 있습니다 우리는 실시간 바카라 학습 모델을 사용하기 쉬운 방식으로 제공하고 향후 다양한 협업에 연결하기 위해 지식을 축적하기를 희망합니다

*1 : Yoshiki Masuyama, Yoshiaki Bando, Kohei Yatabe, Yoko Sasaki, Masaki Onishi 및 Oikawa 2020 확률 론적 공간 모델링을 통한 자체 감독 신경 시청각 사운드 소스 현지 2020 년 IEEE/RSJ Intelligent Robots and Systems (IRO)에 관한 국제 회의 IEEE Press, 4848–4854https : //doiorg/101109/IROS4574320209340938 [참조로 돌아 가기]