Turli xil ma’lumotlar to’plamidan foydalangan holda o’qitilgan neyron tarmog’i an’anaviy tizim algoritmlardan ustunligi ma’lum bo’ldi

Garvard universitetining mashina o’rganish bo’yicha tadqiqotchisi va MLCommons va Coactive AI tadqiqotchilari butun dunyo bo’ylab uy xo’jaliklarida topilgan obyektlarning suratlaridan foydalangan holda xilma-xil ma’lumotlar to’plamini yaratdi.

Xususan, ushbu ma’lumotlar to’plami asosida obyektlarni saralash uchun neyron tarmog’ini tahlil qilishdi. Shu jumladan, kam resursli populyatsiyalar tasvirlaridan foydalanish mashinani o’rganish tizimlarining obyektni aniqlash samaradorligini sezilarli darajada oshirishi mumkinligini ma’lum bo’ldi.