Gadgetshowto
Ponieważ naukowcy nadal rozwijają sztuczną inteligencję (AI), technologia ta staje się powszechna w różnych sektorach świata. Widzieliśmy, jak narzędzia i systemy oparte na sztucznej inteligencji monitorują ruch, symulują mecze Wimbledonu, a nawet naśladują głosy celebrytów. Teraz dwóch naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją opracowało model uczenia maszynowego oparty na sztucznej inteligencji, który może rozpoznawać gatunek gry wideo na podstawie okładki.
Koncepcję tę wymyślili naukowcy Yuhang Jiang i Lukun Zheng. Duet niedawno opublikował artykuł badawczy pt „Uczenie głębokie w klasyfikacji gatunków gier wideo”, To wyjaśnia wykorzystanie dużej bazy danych szkoleń, stworzonej przez nich, do kategoryzowania gier wideo na podstawie ich okładek i tekstów.
Jak opracowali model?
Aby stworzyć początkową bazę danych, naukowcy wzięli 50 000 tytułów gier wideo wraz z ich okładkami, tekstami opisów, tekstami tytułów i informacjami o gatunku. Zdaniem naukowców, programiści i inni badacze sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać ten zbiór danych do różnych innych badań lubić „Rozpoznawanie tekstu z obrazów, automatyczne wyszukiwanie tematów i tak dalej”. Dlatego wkrótce udostępnią go publicznie.
„Ponadto oceniliśmy kilka najnowocześniejszych modeli opartych na obrazach i tekstach. Opracowaliśmy również model multimodalny, łącząc cechy z modalności obrazu i modalności tekstu ”, napisali duet w swoim artykule.
Po kompilacji ogromnego zbioru danych, naukowcy wykorzystali go do trenowania dwóch modeli uczenia maszynowego który potrafi rozpoznawać teksty i obrazy. Po ukończeniu szkolenia odkryli, że model tekstowy działa znacznie lepiej niż model rozpoznawania obrazów. Jednak najlepsze rezultaty przyniosła hybryda obu modeli.
Naukowcy twierdzą, że nowy model kategoryzacji gatunków gier wideo może być bardzo pomocny dla graczy w znalezieniu idealnej gry dla siebie. Co więcej, sprzedawcy gier wideo mogą go używać do kategoryzowania i lepszej organizacji swoich sklepów fizycznych, aby klienci mogli łatwo znaleźć żądane gry.
Możesz przeczytać szczegółowy artykuł badawczy, aby uzyskać więcej informacji na temat tego nowego modelu uczenia maszynowego.
