Ai ƙallon zafin Bitarsu na AI Yi
A cikin jagoranci na teknoloji, inda furen juna ke amfani da launin teku, zafin bitarsu na AI shine matsayin na farko ga algorithms, da suke taimakawa da hankalin rayuwar, da take jalada visuals da zasu zama cutar, zasu zama wahala, kuma a yau za su kasance a wani sau biyu ta rayuwa waje a gaba. Wannan jariro game da kimanin art na hulun, ana fara da train profile masu kyau, wanda su ne mafi alamomin kawo-kawomin : Generative Adversarial Networks (GANs) da Variational Autoencoders (VAEs). Mu sami wannan tsari, mu yi ta a matsayi zuwa wani abu na zama a karshe sama da kuma manufa kaɗan ta kafi tare da cafe, da kyau ga wadannan wanda suka rika fashewa a tsawo a gurin rayuwar tattalin arzikin.
Train Profile na Model
A ƙarshe, ikirarin gudun ta hikima. Yi tunani da yin tambayoyin duniya na wasu albamai na hoton da misalin, inda kyawawan da kuma rawa na hotuna suna tattara sunan wani abu. Na gaba, mu kai wani hayyaciyar model—duo dynamic domin GANs, da aka samar da generator (alkalami) da kuma discriminator (matambayi), a yau, su suna juna da ido a matsayin wanda ya rike wanda ya wallafa, wanda suke da kunci game da guje-guje, suka nuna aikinsu tsakaninsu. VAEs, daga sauran abin da ya shafi za a yi da abin da abin ya hada da labarai, a kan irin kyawawan na hotuna da suka zama labarai.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Ikon wannan ayyana ya ci gaba. Wanda ya fara rubutu hotunan, mai nuna aikin yin matsayi har sai ya rubuta su kamar a kan rayuwa, inda discriminator ya sha, ya rike ido da wanda ya shiryi sosai daga wanda ya isa. Wannan tsabta shine wuta, inda dukkan suke ajiye su su yi tallatoyi. Sau da auna? Domin generator zai kasance master forger na hotunan, da basu iyakasu daga wanda zai zama mai aiki.
Variational Autoencoders (VAEs)
Faduwar da aka yi wa dole a jjifa labari ta hanyoyin. Wadanda dole za a yi su da hotunansa. Su kuma suna yi amfani da wannan hotunansa da maganye da su a samar da hotuna ko kuma suna ingiza hotunan saboda gidan idan zasu fara afkuwa labarai mafiya.
Sampling da Zafi
Bayan suna da grabbens da su suna a matsayi da maza, yana ta wakilai. Ga samar da hikima ya samu nazarin. Ga GANs, wani tsakiyar digital shine ingirin nasara da generator ya yi ma faɗi hotunan saboda ƙafaɗa labari ta hanyar yi jarabawa hotunan saboda a matsayi suka wallafa su. VAEs, inda suka zama a kowane jiki na hotuna suka cika dala sannan suka kai zafi daga nan. Wadannan hotunansu suna zaaɓa daga jikin bayan kwatantar da hikima zuwa irin zafi, ya ƙwareware model da kuma sabunta na ilimin nasa.
Tsarin haɗuwa da Raba
Amma yaya za mu so mu tamsam? Bayanai masu zaman kansu su ba ku cika wannan abu, su gani na karatun na jagoranci, gara ku fito ga saurin haɗuwa na sabis, musamman kafin yin haɗuwa na samar da hotunansa. Ku ƙunshi portarait na Van Gogh ko ita ce masu cika ko jijiyoyin na dare ko wurin da ya ƙare wa misalai mai ban mamaki. Ta hanyar kwatantan shara ko kuma haɗuwa ta hanyoyin muku da tattara, wadannan cututtuka na AI zasu iya nuna wadannan bibiyansa a rayuwarsu.
A yau zamu nema a wurin wannan canza, wani rubutu wanda ya fi kowanne hanyar da za su iya gudanar a zuciyarsu. Wannan rubutu ya hana mutum ya kasance wani dandali na ilimi a kan yankin, wani buƙatar halin kowanne abu ƙarshen irin halin nonon za a ɗaukaka ci gaban nesa, kwana sannan a ci gaba da hoto.