Examples of using "’ " in a sentence and their hungarian translations:
Gyerekkoromban
maximalizálni szerettem volna a világra gyakorolt hatásomat.
Elég okos voltam, hogy rájöjjek: nemigen vagyok okos,
Olyat, amely minden problémát megold, amely nekem nem megy,
így nyugdíjba vonulhatok.
Erről szóló első közleményem 30 éves: 1987-ből való.
Diplomamunkám,
melyben az MI nagy kérdését próbálom megoldani;
hanem maga tanulja meg a tanuló algoritmusa tökéletesítését is.
Csak tanul és tanul,
visszatérően, korlátozás nélkül,
nem számítva a logikai és a fizikai korlátokat.
De még mindig ugyanezen a jó öreg dolgon munkálkodom,
hárommilliárd okostelefonban van benne.
A zsebünkben hordjuk.
az Apple, Google, Facebook, Microsoft és az Amazon.
Mindegyikük hangsúlyozza,
hogy az MI, a mesterséges intelligencia
a tevékenységük középpontjában áll.
Mindegyikük erőteljesen a mély- tanulási módszereket alkalmazza,
Különösen az ún. hosszú rövid távú memóriát.
Önök közül hallott-e valaki az ún. hosszú rövid távú memóriáról,
azaz az LSTM-ről?
Tegye föl a kezét, aki igen!
Rendben.
nem értette a kérdést.
Az LSTM egy kicsit az agyunkhoz hasonló:
Ez azt jelenti, hogy milliószor milliárdnyi kapcsolatunk van.
Minden kapcsolat erősséggel jellemezhető,
amely jelzi, hogy az adott idegsejt mennyire befolyásolja a következőt
a további lépés idején.
De aztán az okos tanuló algoritmuson keresztül
sok példából megtanulja a bejövő adatok -
pl. kamerákon bejövő videojelek, mikrofonból bejövő audiojelek
vagy fájdalom-érzékelőn keresztüli fájdalomjelek - értelmezését.
Megtanulja, hogyan váltsa át őket kimenő cselekvéssé,
hiszen bizonyos idegsejtek kimenetiek,
mindenféle érdekes probléma megoldását,
pl. az autóvezetést
vagy okostelefonunkon a beszédfelismerést.
Mert mikor előkapjuk okostelefonunkat,
pl. Androidos készülékünket,
és belebeszélünk:
"Google, mutasd a Milánóba vezető legrövidebb utat!",
akkor megérti, amit mondunk.
Mert beszédértésre kiképezett LSTM van benne.
Minden századmásodpercben, másodpercenként száz jel érkezik
a mikrofonból,
amelyből aztán értelmezés után
betűk lesznek;
azok jutnak tovább a keresőmotorba.
A készülék megtanulta,
mert rengeteg és mindenféle női és férfibeszédet hallott.
Az LSTM cellák ilyenek.
Elmagyarázni nincs időm,
A beszédfelismerés csak egy példa.
Néha rákattintanak a Fordítás gombra,
ha valakitől idegen nyelvű üzenetet kapnak?
Akkor lefordíttathatják.
Valaki szokta használni? Igen.
Mikor ezt teszik,
megint csak a hosszú rövid távú memóriát, az LSTM-et használják,
A Facebook napjában négymilliárdszor végzi ezt el,
az LSTM segítségével.
Majd ugyanennyit a következő másodpercben, és így tovább.
Hogy lássák, mai világunkban ez az eszköz mire képes,
a Google adatközpontjaiban
az egész világon
az LSTM veszi igénybe.
kérdezheti, az pedig felel neki.
A hallott hang nem felvétel,
hanem LSTM-hálózat,
amely a kiképzési példák alapján
megtanulta a női hangon beszélést.
Akinek gyors fajtájú iPhone-ja van,
Ez megint csak LSTM, amely ezt elsajátította.
Milliárdnyi iPhone-on rajta van.
Fogalmaim szerint önök népes közönség,
de mikor évtizedekkel ezelőtt, a 90-es években e munkába fogtunk,
csupán keveseket érdekelt ez,
mert a számítógépek lomhák voltak, és nem sokra mentünk velük.
Emlékszem, mikor előadást tartottam az egyik tanácskozáson,
csak egyvalaki volt a teremben:
egy ifjú hölgy.
Ezt válaszolta:
"Rendben, de siessen, mert én vagyok a következő előadó."
Ez a régi irányzat legalább 1941 óta tart.
Azóta, hogy Konrad Zuse Berlinben
az első programvezérlésű működő számítógépet megépítette,
és a gép másodpercenként durván egy műveletre volt képes.
Egyre!
Tíz év múlva azonos árért
már 100 műveletre.
30 év múlva azonos árért
egymillió műveletre.
Ma, 75 év múltán azonos árért
egybilliárd műveletre képes.
A tendencia folytatódik,
mert a fizikai korlát még messze van.
Elég hamar, nem sok év vagy évtized múlva