ailev.ru

Обсуждение

В архиве: 10 комментариев.

Читать и комментировать в ЖЖ ↗

Имя не сохранено · 23 ноября 2014

Комментарий

А рекапча по прежнему просит человека заковыристые надписи расшифровывать. Алсо, речь про стоковые фотографии? Ведро котят эта штука распознает?

Анатолий Левенчук · 23 ноября 2014

Комментарий

Я правильно понимаю, что это вы риторические вопросы задаёте? Или вы хотели бы это спросить у авторов GoogLeNet?

Ответ на комментарий

Имя не сохранено · 23 ноября 2014

Комментарий

Вопрос только в том, чему машину учат. Сто миллионов и пяток лет - будут распознавать капачу. Только кому это нужно, когда проще посадить китайцев.

Ответ на комментарий

Имя не сохранено · 24 ноября 2014

Комментарий

Гораздо интереснее как ошибается машинный алгоритм на визуально идентичных картинках. То есть случайный "пиксельный" шум, который не мешает человеку часто провоцирует ошибку алгоритма распознавания. Я к тому, что надёжность распознавания человеком важна не только как "средняя по больнице", а в соотнесении надежности распознавания человеком и алгоритмом в разрезе распределения ошибок по конкретным картинкам. table(ошиб.классификацияМL, ошиб.классификацияMEN) сейчас мы видим только суммы ошибок, а не разрез. Некоторые ошибки машины могут быть неприемлемы (возможно что и чисто психологически).

Анатолий Левенчук · 24 ноября 2014

Комментарий

А вы не дочитали материалы по ссылкам? Там как раз даётся сравнительный анализ силы и слабостей машинного и человеческого распознаваний, по категориям возможных ошибок.

Ответ на комментарий

Имя не сохранено · 24 ноября 2014

Комментарий

Действительно, не дочитал... Но вот прочитал и видно, что достаточной статистики не набрали (они там сами жалуются на размер датасета одиночного человека)... Надо было как активный эксперимент ставить, и подмешивать человеку гарантированную долю картинок на которых ошибается гугловский алгоритм (ну и наоборот гуглу человеческие). Тогда бы была статмодель явления.

Ответ на комментарий

Анатолий Левенчук · 24 ноября 2014

Комментарий

Я думаю, они всё это понимают не хуже вас. Вы им заплатите, они с радостью выполнят все ваши условия. А без этого можно только радоваться, что у них финансирования (и времени) хватило на то, что они уже сделали.

Ответ на комментарий

Имя не сохранено · 24 ноября 2014

Комментарий

То как он описывает отбор человеческого материала что то :) По сути всё свелось к "лучшим результатам лучших людей". Исследованию не хватает оценки шансов (раз он так любит расчеты с отношением шансов) найти человека с еще большей эффективностью классификации этого датасета :)

Ответ на комментарий