Вот как Apple преподает — да, преподает! — его продукты, чтобы лучше узнать китайский |

Вот как Apple преподает - да, преподает! - его продукты, чтобы лучше узнать китайский

Когда я учился в средней школе, я изучал боевые искусства у человека, который только что прибыл из материкового Китая. Он очень мало говорил по-английски, поэтому, чтобы лучше передать понятия и нюансы того, чему он пытался научить, он записал бы все на традиционном китайском.

Я купил словарь и медленно, кропотливо переводил то, что мог, проверяя моего учителя и каждый раз улучшая переводы.

Мы грубо форсировали процесс.

Позже я взял пару лет Мандарина и упростил китайскую письменность в университете. Многое из этого исчезло, но я все еще поражаюсь языку, который он может передать.

Это то, что делает работу команды по распознаванию рукописного ввода Apple — одной из многих команд Apple, использующих машинное обучение для улучшения качества своих продуктов, — особенно захватывающей для меня.

Из журнала машинного обучения Apple

Распознавание рукописного текста является более важным, чем когда-либо, учитывая распространенность мобильных телефонов, планшетов и носимых устройств, таких как умные часы. Большой набор символов, необходимый для поддержки распознавания рукописного ввода на таких мобильных устройствах, создает уникальные проблемы. В этой статье описывается, как мы справились с этими задачами, чтобы добиться производительности в реальном времени на iPhone, iPad и Apple Watch (в режиме Scribble). Наша система распознавания, основанная на глубоком обучении, точно обрабатывает набор до 30 000 символов. Чтобы достичь приемлемой точности, мы уделили особое внимание условиям сбора данных, репрезентативности стилей письма и режиму обучения. Мы обнаружили, что при надлежащем уходе даже большие запасы находятся в пределах досягаемости. Наши эксперименты показывают, что точность только медленно снижается при увеличении инвентаря, если мы используем данные обучения достаточного качества и в достаточном количестве.

Кроме того, я уже упоминал об этом раньше, но для меня и удивительно, и страшно, как Apple и другие теперь называют эти процессы обучаемыми, как домашние животные, а не кодированными, как машины.

IOS

Ссылка на основную публикацию