Nvidia は、2020 年 12 月 6 日に開催された NeurIPS 科学ビデオカンファレンスで注目を集めました。このアメリカの企業は、AI をトレーニングするための新しいアプローチである Adaptive Discriminator Augmentation を発表しました。この発見は世界をどう変えるのでしょうか？
ADA の頭字語から、Adaptive Discriminator Augmentation は、Generative Adversarial Network (GAN) をサポートします。これら 2 つのテクノロジーは、人工知能のトレーニング複雑なタスクを実行するため。
AIを訓練するGANテクノロジー
ガン（敵対的生成ネットワーク）はAIを訓練するために使用される方法です。これは、50,000 ～ 100,000 の画像で構成されるライブラリの使用で構成されます。この技術は、データの不足という大きな問題に直面しています。ザ画像バンク不足している、高価である、または存在しない。
解決策として、科学者たちは、所有する画像から新しい画像を (変形、トリミング、彩度、回転などによって) 生成しました。目的は、2 つの画像間の一致を回避しながらデータを最大化することです。しかし、その解決策は「過剰設備」という結果、AIは新しいデータを作成するのではなく、レタッチされた画像を模倣することになりました。
ADA が GAN を強化
Nvidia の Adaptive Discriminator Augmentation は、GAN の原理に基づいて構築されており、革新的なタッチが追加されています。画像は、過剰装備を避けるために、トレーニング全体を通じて適応的かつ選択的に変換されます。ノイズを加えたり、ブロックを切り取ったり、回転させたり、あらゆる手段で新しい画像を取得できます。次に、ADA は歪みの量を増やし、データをフィルタリングして選択し、AI に表示します。
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によるとエンガジェット、この手法の利点はアクセシビリティにあります。 Photoshop などの単純な画像処理ソフトウェアは、豊富で適応性のあるライブラリを作成するのに十分である、と Nvidia のグラフィックス研究担当副社長は強調します。
医療分野における革命的な発見
この発見は医療分野に革命をもたらします。データの不足は依然として医学研究を妨げる要因となっています。 ADA を実装すると、GAN のトレーニングが容易になります。
医療画像の豊富さのおかげで、テクノロジーは病気の診断に貢献します。医師は、治療できない神経機能障害などのまれな症例も診察することができます。
Chiyoye