Investigadores de Microsoft Asia, acaban de publicar un papel académico sobre su nuevo sistema de aprendizaje profundo que puede sobrepasar a los humanos en el test ImageNet data set, mediante el cual se evalúa la cantidad de objetos reconocidos en imágenes.
El nuevo sistema de Microsoft ofreció una tasa de error de 4,94 por ciento para la correcta clasificación de imágenes, pasando por primera vez el nivel reportado de los humanos que tienen una tasa de error del 5,1%.
Pero eso no fue todo, según los investigadores de Microsoft, el nuevo sistema también rindió mejor que el sistema GoogLeNet, ganador de la categoría llamada «clasificación y detección parcial con datos de entrenamiento adicional» del test ImageNet en el 2014, mejorando el resultado de Google en un 26%, con una tasa de error del 6,66 %.
El papel académico completo lo pueden leer en Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification.
Vía | VentureBeat
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