D­e­e­p­M­i­n­d­’­i­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­s­ı­,­ ­d­a­h­a­ ­h­ı­z­l­ı­ ­h­e­s­a­p­l­a­m­a­l­a­r­ ­i­ç­i­n­ ­y­e­n­i­ ­k­ı­s­a­y­o­l­l­a­r­ ­b­u­l­u­r­

D­e­e­p­M­i­n­d­’­i­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­s­ı­,­ ­d­a­h­a­ ­h­ı­z­l­ı­ ­h­e­s­a­p­l­a­m­a­l­a­r­ ­i­ç­i­n­ ­y­e­n­i­ ­k­ı­s­a­y­o­l­l­a­r­ ­b­u­l­u­r­


Nature’da yayınlanan yeni bir araştırmaya göre, yapay zeka konusunda uzmanlaşmış Google şirketi DeepMind, bilgisayar bilimlerinde temel bir matematik problemini çözmenin daha hızlı bir yolunu keşfederek 50 yılı aşkın süredir rekor kırdı.

Takviyeli öğrenme ile daha hızlı matris çarpım algoritmalarını keşfetme başlıklı çalışma, metin çevirileri ve görüntü tanıma gibi yeni kullanışlı algoritmaların aranmasını hızlandıracak. Ne olduğunu anlamaya çalışalım.

Sorun, matris çarpımı, görüntüleri bir ekranda görüntülemekten karmaşık fiziği simüle etmeye kadar birçok farklı uygulamanın kalbinde yer alan çok önemli bir hesaplama türüdür.

Makine öğreniminin kendisi için de çok önemlidir. Bu hesaplamayı hızlandırmak, binlerce günlük bilgisayar görevi üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir, maliyetleri düşürür ve enerji tasarrufu sağlar.

Alpha Tensor, DeepMind tarafından geliştirilen ve Go’yu oynamakta uzmanlaşmış bir algoritma olan AlphaGo’nun bir tür evrimidir. , Lee Sedol.



genel-18

Popular Articles

Latest Articles