17.03.2016  Продукты

Новости - Применение новой технологии к данным, поступающим от подключенных к Интернету вещей устройств, значительно повышает точность анализа Машинное обучение является центральной технологией искусственного интеллекта. В последние годы в этой области все внимание было приковано к технологии глубинного обучения как способу автоматического извлечения характерных значений, необходимых для интерпретации и оценки явлений. Огромные объемы временных рядов данных собираются с устройств, особенно в эру Интернета вещей. Применяя глубинное обучение к этим данным и классифицируя их с высокой степенью точности, можно проводить дальнейший анализ с перспективой создания новых продуктов и решений и открытия новых направлений бизнеса. Технология глубинного обучения, которая воспринимается как прорыв в развитии искусственного интеллекта, обеспечивает высочайшую точность распознавания изображений и речи, однако она по-прежнему применима лишь к ограниченным типам данных. В частности, до сих пор было трудно точно классифицировать в автоматическом режиме изменчивые временные ряды данных, поступающих от устройств, подключенных к Интернету вещей. Сегодня компания Fujitsu разработала технологию глубинного обучения на основе теории хаоса и топологии для автоматической точной классификации изменчивых временных рядов данных. Эта технология позволяет точно обрабатывать даже комплексные временные данные с большой амплитудой изменений. Новейшая технология использует следующие процедуры для обучения и ... читать далее.