“Na maioria dos casos, pessoas ficam encarregadas de decidir o que deve ser priorizado e, somente então, um algoritmo é escrito. Com este novo algoritmo, o computador decide quais elementos são importantes em um conjunto de imagens”, explicou o professor. O estudo, publicado pelo periódico Pattern Recognition, mostra que este sistema possui um desempenho melhor quando comparado a algoritmos que executam tarefas semelhantes (a precisão das identificações ficou em 100%; outros projetos atingiram marcas que variaram de 95-98%).
A forma de funcionamento do algoritmo é pouco complicada. Em vez de programar o mecanismo para identificar cada um dos elementos presentes em uma determinada cena, Lee fez com que o sistema “aprendesse” a ler a diferença entre objetos. “Em vez de dizer ao computador o que olhar ou o que distinguir entre os objetos, simplesmente o alimentamos com imagens e ele aprendeu por si mesmo”.
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