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SFORZO DI COLLABORAZIONE TRAMITE I RISULTATI DEL ROBOTS PRODUCES

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La procedura del MIT genera il nuovo modello d'Apprendimento che non richiede l'aggregazione di dati

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Ricercatore al MIT? il laboratorio di s per i sistemi di decisione e di informazioni ha fornito una procedura che permette gli agenti indipendenti (per esempio robot) collettivamente sviluppa un modello d'apprendimento senza aggregazione di dati. L'apprendimento di macchina è dove i calcolatori imparano le nuove competenze cercando i modelli nei dati di addestramento, esso è la tecnica la maggior parte del uso dei robot autonomi sviluppare i modelli dei loro ambienti circostanti. La squadra di ricercatori presenterà i loro risultati al congresso di 2014 su incertezza in intelligenza artificiale, 23 luglio -27th 2014.

Durante i loro esperimenti la squadra? la procedura distribuita s ha sorpassato una procedura standard che è basata sui dati che sono immagazzinati in una unica sede. Precisano una procedura, in cui i robot che esplorano i dati di gather della costruzione e li analizzano esclusivamente. Quando accoppiamenti dei percorsi che trasversali dei robot possono scambiare le analisi e quindi costruire un più completo descrivono del loro ambiente. Secondo Trevor Campbell chi ha scritto la carta? Se i più piccoli bei pezzi dei dati in primo luogo sono procedati dai diversi robot ed allora sono uniti, il modello finale è meno probabile rimanere incastrato ad una soluzione difettosa.?

Le applicazioni di questa procedura distribuita vanno oltre il robot che impara e potrebbero avere un impatto significativo su come trattiamo i grandi dati sul fotoricettore.