انسان در واقع اشیاء را بدون ناظر یاد میگیرد و بعد اینکه مثلا مدتی یک شی را دید و یاد گرفت، بلافاصله پس از اینکه نام آن شی را شنید برچسب آن را نیز یاد میگیرد.
در حال حاضر بهترین مدلهای بینایی ماشین که در سالهای اخیر، خصوصا بعد از الکسنت سال 2012 ارائه شده اند با ناظر هستند. خیلی خوب عمل میکنند اما به داده ی برچسب گذاری شده ی زیادی نیاز دارند.
اگر به نحوی بتوانیم از داده های بدون برچسب استفاده کنیم و مدل را آموزش دهیم، سپس در فاز کوتاهی با داده های اندک اشیائی که مدل یاد گرفته است را به صورت با ناظرآموزش دهیم تحول بزرگی در یادگیری مدل ها ایجاد خواهد شد. در این صورت میتوان به سادگی میلیون ها ساعت ویدیو را مثلا با استفاده از یوتیوب به مدل آموزش داد و پس از آموزش مدل، شروع به آموزش نام اشیاء یادگرفته شده به مدل پرداخت روندی که در انسان هم مشاهده میشود! در واقع کودک از بدو تولد اشیاء مختلف را میبیند و آن ها را یاد میگیرد اما با یک یا چند بارشنیدن نام آن به آن دسته یا شئی که قبلا فراگرفته نام اختصاص میدهد.
The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
#Yann_LeCun
Director of AI Research at Facebook, Professor of Computer Science, New York University
November 18, 2016
https://www.youtube.com/watch?v=IbjF5VjniVE
Abstract
The rapid progress of #AI in the last few years are largely the result of advances in #deep_learning and neural nets, combined with the availability of large datasets and fast GPUs. We now have systems that can #recognize images with an accuracy that rivals that of humans. This will lead to revolutions in several domains such as autonomous transportation and #medical #image understanding. But all of these systems currently use #supervised learning in which the machine is trained with inputs labeled by humans. The challenge of the next several years is to let machines learn from raw, #unlabeled_data, such as #video or #text. This is known as #unsupervised learning. AI systems today do not possess "common sense", which humans and animals acquire by observing the world, acting in it, and understanding the physical constraints of it. Some of us see unsupervised learning as the key towards machines with common sense. Approaches to unsupervised learning will be reviewed. This presentation assumes some familiarity with the basic concepts of deep learning.
در حال حاضر بهترین مدلهای بینایی ماشین که در سالهای اخیر، خصوصا بعد از الکسنت سال 2012 ارائه شده اند با ناظر هستند. خیلی خوب عمل میکنند اما به داده ی برچسب گذاری شده ی زیادی نیاز دارند.
اگر به نحوی بتوانیم از داده های بدون برچسب استفاده کنیم و مدل را آموزش دهیم، سپس در فاز کوتاهی با داده های اندک اشیائی که مدل یاد گرفته است را به صورت با ناظرآموزش دهیم تحول بزرگی در یادگیری مدل ها ایجاد خواهد شد. در این صورت میتوان به سادگی میلیون ها ساعت ویدیو را مثلا با استفاده از یوتیوب به مدل آموزش داد و پس از آموزش مدل، شروع به آموزش نام اشیاء یادگرفته شده به مدل پرداخت روندی که در انسان هم مشاهده میشود! در واقع کودک از بدو تولد اشیاء مختلف را میبیند و آن ها را یاد میگیرد اما با یک یا چند بارشنیدن نام آن به آن دسته یا شئی که قبلا فراگرفته نام اختصاص میدهد.
The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
#Yann_LeCun
Director of AI Research at Facebook, Professor of Computer Science, New York University
November 18, 2016
https://www.youtube.com/watch?v=IbjF5VjniVE
Abstract
The rapid progress of #AI in the last few years are largely the result of advances in #deep_learning and neural nets, combined with the availability of large datasets and fast GPUs. We now have systems that can #recognize images with an accuracy that rivals that of humans. This will lead to revolutions in several domains such as autonomous transportation and #medical #image understanding. But all of these systems currently use #supervised learning in which the machine is trained with inputs labeled by humans. The challenge of the next several years is to let machines learn from raw, #unlabeled_data, such as #video or #text. This is known as #unsupervised learning. AI systems today do not possess "common sense", which humans and animals acquire by observing the world, acting in it, and understanding the physical constraints of it. Some of us see unsupervised learning as the key towards machines with common sense. Approaches to unsupervised learning will be reviewed. This presentation assumes some familiarity with the basic concepts of deep learning.
YouTube
RI Seminar: Yann LeCun : The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
Yann LeCun
Director of AI Research at Facebook, Professor of Computer Science, New York University
November 18, 2016
Abstract
The rapid progress of AI in the last few years are largely the result of advances in deep learning and neural nets, combined with…
Director of AI Research at Facebook, Professor of Computer Science, New York University
November 18, 2016
Abstract
The rapid progress of AI in the last few years are largely the result of advances in deep learning and neural nets, combined with…
Tensorflow(@CVision)
انسان در واقع اشیاء را بدون ناظر یاد میگیرد و بعد اینکه مثلا مدتی یک شی را دید و یاد گرفت، بلافاصله پس از اینکه نام آن شی را شنید برچسب آن را نیز یاد میگیرد. در حال حاضر بهترین مدلهای بینایی ماشین که در سالهای اخیر، خصوصا بعد از الکسنت سال 2012 ارائه شده…
lecun-20161118-cmu-ri.pdf
44.9 MB
اسلاید ارائه :
📝موضوع : The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
👤 ارائه دهنده :#Yann_LeCun
⏱ زمان: November 18, 2016
#اسلاید
@cvision
📝موضوع : The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
👤 ارائه دهنده :#Yann_LeCun
⏱ زمان: November 18, 2016
#اسلاید
@cvision
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#ارائه_علمی
📝 Predictive Learning: the Next Frontier in A.I.
👤Yann LeCun, Facebook AI director
🕐 March 2017
🏛 Nokia Bell Labs
More: http://bit.ly/2sQoOhY
#Yann_LeCun #deep_learning
📝 Predictive Learning: the Next Frontier in A.I.
👤Yann LeCun, Facebook AI director
🕐 March 2017
🏛 Nokia Bell Labs
More: http://bit.ly/2sQoOhY
#Yann_LeCun #deep_learning
#ارائه_علمی
Yann LeCun - Power & Limits of Deep Learning
https://youtu.be/0tEhw5t6rhc
(Published on Nov 19, 2017)
Yann LeCun is Director of AI Research at Facebook, and Silver Professor of Dara Science, Computer Science, Neural Science, and Electrical Engineering at New York University, affiliated with the NYU Center for Data Science, the Courant Institute of Mathematical Science, the Center for Neural Science, and the Electrical and Computer Engineering Department.
#yann_lecun
Yann LeCun - Power & Limits of Deep Learning
https://youtu.be/0tEhw5t6rhc
(Published on Nov 19, 2017)
Yann LeCun is Director of AI Research at Facebook, and Silver Professor of Dara Science, Computer Science, Neural Science, and Electrical Engineering at New York University, affiliated with the NYU Center for Data Science, the Courant Institute of Mathematical Science, the Center for Neural Science, and the Electrical and Computer Engineering Department.
#yann_lecun
YouTube
Yann LeCun - Power & Limits of Deep Learning
Yann LeCun is Director of AI Research at Facebook, and Silver Professor of Dara Science, Computer Science, Neural Science, and Electrical Engineering at New York University, affiliated with the NYU Center for Data Science, the Courant Institute of Mathematical…
#نکته
#توئیت امروز یانلیکان،
از minibatch بزرگتر از 32 استفاده نکنید
مرتبط با مقاله:
https://t.me/cvision/559
https://twitter.com/ylecun/status/989610208497360896?s=19
#Yann_LeCun
#توئیت امروز یانلیکان،
از minibatch بزرگتر از 32 استفاده نکنید
مرتبط با مقاله:
https://t.me/cvision/559
https://twitter.com/ylecun/status/989610208497360896?s=19
#Yann_LeCun
#آموزش #ویدیو
اسلایدها و فیلم سخنرانی AAAI امروز
ویدیو:
https://vimeo.com/390347111
اسلاید سخنرانی یان لکان:
https://drive.google.com/file/d/1r-mDL4IX_hzZLDBKp8_e8VZqD7fOzBkF/view
Video of the talks:
- 1:10 in for #Geoff_Hinton,
- 1:44 for #Yann_LeCun,
- 2:18 for #Yoshua_Bengio
- 2:51 for the panel discussion moderated by Leslie Pack Kaelbling
اسلایدها و فیلم سخنرانی AAAI امروز
ویدیو:
https://vimeo.com/390347111
اسلاید سخنرانی یان لکان:
https://drive.google.com/file/d/1r-mDL4IX_hzZLDBKp8_e8VZqD7fOzBkF/view
Video of the talks:
- 1:10 in for #Geoff_Hinton,
- 1:44 for #Yann_LeCun,
- 2:18 for #Yoshua_Bengio
- 2:51 for the panel discussion moderated by Leslie Pack Kaelbling
Vimeo
AAAI-20 Turing Award Winners Event
Sunday, February 9, 5:20 – 7:20 PM This special two-hour event will feature individual talks by each speaker, followed by a panel session. ACM named Yoshua…