Dhawaan la sii daayay , taas oo muujinaysa isbeddel wanaagsan oo ku saabsan barashada mashiinka sannadihii la soo dhaafay. Marka la soo koobo: tirada bilawga barashada mashiinka ayaa hoos u dhacday labadii sano ee la soo dhaafay.
Waa hagaag. Aynu eegno "in ay xumbo soo dillaacday", "sida loo sii noolaado" oo aan ka hadalno meesha ugu horeysa ee squig-gu ka yimaado.
Marka hore, aan ka hadalno waxa xoojiyay qaloocan. Xagee ka timid? Waxay u badan tahay inay xasuusan doonaan wax walba barashada mashiinka 2012 ee tartanka ImageNet. Ka dib oo dhan, tani waa dhacdadii ugu horeysay ee caalami ah! Laakiin dhab ahaantii tani maahan kiiska. Oo korriinka qalooca wuxuu bilaabmaa wax yar ka hor. Waxaan u kala qaadi lahaa dhawr qodob.
- 2008 waxay arkeen soo ifbaxa ereyga "xog weyn". Badeecadaha dhabta ah ayaa bilaabmay ilaa 2010kii. Xogta weyn waxay si toos ah ula xiriirtaa barashada mashiinka. Xog weyn la'aanteed, hawlgalka xasilloon ee algorithms ee jiray wakhtigaas waa wax aan macquul ahayn. Kuwanuna maaha shabakadaha neerfaha. Ilaa 2012, shabakadaha neerfaha ayaa ahaa ilaalinta dad tiro yar. Laakiin markaa gabi ahaanba algorithms kala duwan ayaa bilaabay inay shaqeeyaan, kuwaas oo jiray sanado, ama xitaa tobanaan sano: (1963,1993), (1995) (2003),... Bilawga sanadahaas waxa ugu horayn la xidhiidha habaynta tooska ah ee xogta habaysan: diiwaanka lacagta caddaanka ah, isticmaalayaasha, xayaysiisyada, iyo wax ka badan.
Kala soocida mowjaddan koowaad waa qaab-dhismeedka sida XGBoost, CatBoost, LightGBM, iwm.
- 2011-2012 wuxuu ku guuleystay dhowr tartan oo aqoonsiga sawirka. Isticmaalkooda dhabta ah xoogaa dib baa loo dhigay. Waxaan dhihi lahaa in bilawga iyo xalalka macno weyn leh ay bilaabeen inay soo muuqdaan 2014. Waxay qaadatay laba sano in la dheefshiido in neerfayaasha ay wali shaqeeyaan, si ay u abuuraan qaabab ku habboon oo lagu rakibi karo laguna bilaabi karo waqti macquul ah, si loo horumariyo habab xasilin kara oo dedejin kara wakhtiga isku-xidhka.
Shabakado is-af-garad ah ayaa suurtageliyay in la xalliyo dhibaatooyinka aragga kombiyuutarka: kala-soocidda sawirrada iyo walxaha sawirka, ogaanshaha shayga, aqoonsiga walxaha iyo dadka, hagaajinta sawirka, iwm., iwm.
- 2015-2017. Kobaca algorithms-yada iyo mashaariicda ku salaysan shabakadaha soo noqnoqda ama analoogyadooda (LSTM, GRU, TransformerNet, iwm.). Algorithms-ka hadalka-ilaa-qoraalka oo si wanaagsan u shaqeynaya iyo nidaamyada tarjumaada mashiinka ayaa soo muuqday. Waxay qayb ahaan ku salaysan yihiin shabakadaha is-dhaafsiga si ay u soo saaraan sifooyinka aasaasiga ah. Qayb ahaan waxaa sabab u ah xaqiiqda ah inaan baranay inaan ururinno xog-ururin aad u weyn oo wanaagsan.
“Xabbadu miyay dillaacday? Xabashidu ma aad u kululaaday? Miyay u dhinteen sidii blockchain?”
Haddii kale! Berrito Siri wuxuu joojin doonaa inuu ku shaqeeyo taleefankaaga, maalinta xigtana Tesla ma garan doono farqiga u dhexeeya leexashada iyo kangaroo.
Shabakadaha neerfaha ayaa durba shaqaynaya Waxay ku jiraan daraasiin qalab ah. Waxay runtii kuu oggolaanayaan inaad lacag hesho, beddesho suuqa iyo adduunka kugu xeeran. Hype wax yar buu u muuqdaa:
Waa uun in shabakadaha neerfaha aysan hadda ahayn wax cusub. Haa, dad badan baa rajooyin sare leh. Laakiin tiro badan oo shirkado ah ayaa bartay isticmaalka neuron-yada oo ay sameeyaan alaab iyaga ku saleysan. Neurons waxay bixiyaan shaqeyn cusub, waxay kuu oggolaaneysaa inaad jarto shaqooyinka, oo aad hoos u dhigto qiimaha adeegyada:
- Shirkadaha wax soo saarka ayaa isku daraya algorithms si ay u falanqeeyaan cilladaha khadka wax soo saarka.
- Beeraha xooluhu waxay iibsadaan habab lagu xakameeyo lo'da.
- Si toos ah isugu dara
- Xarumaha Wicitaanada Atoomaatiga ah.
- Shaandhaynta gudaha SnapChat. (hagaag, ugu yaraan wax faa'iido leh!)
Laakiin waxa ugu muhiimsan, oo aan ahayn tan ugu cad: "Ma jiraan fikrado cusub, ama ma keeni doonaan raasamaal degdeg ah." Shabakadda neerfaha ayaa xalliyey tobannaan dhibaato. Waxayna go'aansan doonaan in ka badan. Dhammaan fikradaha muuqda ee jiray waxay keeneen bilowyo badan. Laakiin wax kasta oo dusha sare yaal mar hore ayaa la ururiyey. Labadii sano ee la soo dhaafay, ma aanan la kulmin hal fikrad oo cusub oo ku saabsan isticmaalka shabakadaha neerfaha. Ma aha hal hab oo cusub (waa hagaag, ok, waxaa jira dhibaatooyin yar oo GAN ah).
Iyo bilaw kasta oo xiga waa mid aad iyo aad u adag. Hadda uma baahna laba nin oo tababara neuron isticmaalaya xog furan. Waxay u baahan tahay barnaamijyo, server, koox calaamado ah, taageero adag, iwm.
Natiijo ahaan, waxaa yaraada bilawga. Laakiin waxaa jira wax soo saar badan. Ma u baahan tahay inaad ku darto aqoonsiga taargada shatiga? Waxaa jira boqolaal khabiiro ah oo leh khibrad ku habboon suuqa. Qof ayaad shaqaaleysiin kartaa oo laba bilood gudahood shaqaalahaagu wuu samayn doonaa nidaamka. Ama iibso mid diyaarsan. Laakiin samaynta bilow cusub?.. Waalan!
Waxaad u baahan tahay inaad abuurto nidaamka dabagalka booqdaha - maxaad u bixinaysaa farabadan shatiyo marka aad adigu iskaa u samaysan karto 3-4 bilood gudahood, u fiiq ganacsigaaga.
Hadda shabakadaha neerfaha waxay marayaan wadadii ay soo mareen daraasiin tignoolajiyada kale.
Ma xasuusataa sida fikradda "horumariyaha mareegta" isu beddeshay tan iyo 1995? Suuqa ayaan wali ka buuxsamin khabiiro. Waxaa jira xirfadlayaal aad u yar. Laakiin waxaan sharad ku geli karaa in 5-10 sano gudahooda aanay farqi badan u dhexayn borogaraamiyaha Java iyo horumariyaha shabakada neerfaha. Waxaa jiri doona ku filan labada khabiir ee suuqa.
Waxaa si fudud u jiri doona dhibco ay xallin karaan neerfayaasha. Hawl ayaa soo baxday - shaqaaleysii takhasusle.
"Maxaa xiga? Aaway caqligii macmalka ahaa ee la ballanqaaday?
Laakiin halkan waxaa jira isfaham la'aan yar laakiin xiiso leh :)
Xidhiidhka tignoolajiyada ee maanta jira, sida muuqata, naguma hogaamin doono sirdoonka macmal. Fikradaha iyo cusubidooda ayaa inta badan naftooda ku daalay. Aynu ka hadalno waxa haya heerka horumar ee hadda taagan.
Xaddidaadda
Aan ku bilowno baabuurta iswada. Waxay u muuqataa mid cad in ay suurtagal tahay in la sameeyo baabuur si buuxda u madaxbannaan oo leh tiknoolajiyada maanta. Laakiin inta sano ee ay tani dhici doonto ma cadda. Tesla wuxuu aaminsan yahay in tani ay dhici doonto dhowr sano gudahood -
Waxaa jira kuwo kale oo badan , kuwaas oo ku qiyaasay 5-10 sano.
Waxay u badan tahay, fikradayda, 15 sano gudahood kaabayaasha magaalooyinka laftooda ayaa isbedeli doona si ay u soo baxaan baabuurta iskood u madax bannaani ay noqoto mid lama huraan ah oo ay noqon doonto sii socosho. Laakiin tan looma tixgelin karo sirdoon. Casriga Tesla waa dhuumo aad u adag oo loogu talagalay shaandhaynta xogta, raadinta iyo dib-u-tababarka. Kuwani waa xeerar-xeerar-xeerar, xog ururin iyo shaandhooyin korkooda ah (halkan Wax yar ayaan arrintan ka qoray, ama ka daawo calaamado).
Dhibka koowaad
Waana meesha aan ku aragno dhibka ugu horeeya ee aasaasiga ah. Xog weyn. Tani waa dhab ahaan waxa dhashay hirarka hadda jira ee shabakadaha neerfaha iyo barashada mashiinka. Maalmahan, si aad u sameyso wax adag oo toos ah, waxaad u baahan tahay xog badan. Ma aha oo kaliya wax badan, laakiin aad iyo aad u badan. Waxaan u baahanahay algorithms otomaatig ah aruurintooda, calaamadeyntooda, iyo isticmaalkooda. Waxaan rabnaa inaan baabuurka ka dhigno inuu arko baabuurta xamuulka ah ee qorraxda u jeedda - waa inaan marka hore uruurinnaa tiro ku filan oo iyaga ka mid ah. Waxaan rabnaa in baabuurku uusan waalan oo baaskiil ku xiran jirridda - muunado badan.
Waxaa intaa dheer, hal tusaale kuma filna. Boqolaal? Kumanaan?
Dhibaatada labaad
Dhibaatada labaad - aragtida waxa shabakadeena neural fahmeen. Tani waa hawl aan fududayn. Ilaa hadda, dad yar ayaa fahmaya sida tan loo sawirto. Maqaalladani waa kuwo aad u dhow, kuwani waa dhawr tusaale, xitaa haddii ay fog yihiin:
waswaaska leh textures. Waxay si fiican u tusinaysaa waxa neerfaha u janjeero inuu hagaajiyo + waxa uu u arko inuu yahay macluumaadka bilawga ah.
Ka fiirsashada . Dhab ahaantii, soo jiidashada badanaa waxaa loo isticmaali karaa si sax ah si loo muujiyo waxa sababay falcelinta shabakada sida. Waxyaalahan oo kale ayaan u arkay labadaba wax-ka-hortagga iyo xalalka alaabta. Waxaa jira maqaallo badan oo mawduucan ku saabsan. Laakiin mar kasta oo xogtu ka sii adag tahay, way sii adkaanaysaa in la fahmo sida loo gaadho aragti adag.
Hagaag, haa, qaabkii hore ee wanaagsanaa ee "fiiri waxa ku jira mesh gudaha " Sawiradani waxay ahaayeen kuwo caan ah 3-4 sano ka hor, laakiin qof walba si dhakhso ah ayuu u ogaaday in sawiradu ay qurux badan yihiin, laakiin ma aysan lahayn macno badan.
Ma aanan sheegin daraasiin qalabyo kale ah, habab, hacks, cilmi baaris ku saabsan sida loo muujiyo gudaha shabakadda. Qalabkani miyay shaqeeyaan? Miyay kaa caawinayaan inaad si dhakhso leh u fahanto waxa dhibaatadu tahay oo ay ka saaraan shabakada?.. Hel boqolkiiba ugu dambeeya? Hagaag, waxay ku saabsan tahay isku mid:
Waxaad ku daawan kartaa tartan kasta Kaggle. Iyo sharaxaad ku saabsan sida dadku u qaataan go'aamada ugu dambeeya. Waxaan isku dhejinay 100-500-800 oo nooc oo moodallo ah wayna shaqeysay!
Dabcan waan buunbuuninayaa. Laakiin hababkani ma bixiyaan jawaabo degdeg ah oo toos ah.
Adiga oo leh waayo-aragnimo kugu filan, adigoo ku soo wareegay doorashooyin kala duwan, waxaad ka bixin kartaa xukun ku saabsan sababta nidaamkaagu u qaatay go'aankan. Laakiin way adkaan doontaa in la saxo hab-dhaqanka nidaamka. Ku rakib birta, dhaqaaji marinka, ku dar xog-ururin, qaado shabakad kale oo dhabarka dambe.
Dhibka saddexaad
Dhibka aasaasiga ah ee saddexaad - shabakaduhu waxay baraan tirakoobyada, ma aha macquul. Tirakoob ahaan tan :
Macquul ahaan, aad uma eka. Shabakadaha neerfaha ma bartaan wax adag ilaa lagu khasbo mooyee. Had iyo jeer waxay baraan calaamadaha ugu fudud ee suurtogalka ah. Ma leedahay indho, san, madax? Markaa kani waa wejiga! Ama tusaale u bixi indhuhu aanay ula jeedaan weji. Oo mar kale - malaayiin tusaale.
Qolal badan ayaa gunta ku yaal
Waxaan dhihi lahaa waa saddexdan mashaakil caalami ah oo hadda xaddidaya horumarinta shabakadaha neerfaha iyo barashada mashiinka. Iyo meelaha dhibaatooyinkani aysan xaddidin, horeyba si firfircoon ayaa loo isticmaalay.
Tani waa dhamaadka? Shabakadaha neerfaha miyay jiraan?
Lama garanayo. Laakiin, dabcan, qof kastaa ma rajaynayo.
Waxaa jira habab iyo tilmaamo badan oo lagu xalliyo dhibaatooyinka aasaasiga ah ee aan kor ku iftiimiyay. Laakin ilaa hadda, midkoodna hababkaas ma suurtagelin in la sameeyo wax aasaasi ah oo cusub, si loo xalliyo wax aan weli la xallin. Ilaa hadda, dhammaan mashaariicda aasaasiga ah waxaa lagu sameeyaa iyadoo lagu salaynayo habab xasilloon (Tesla), ama weli mashaariicda tijaabada ee machadyada ama shirkadaha (Google Brain, OpenAI).
Qiyaas ahaan, jihada ugu muhiimsan waa in la abuuro qaar ka mid ah matalaadda heerka sare ee xogta gelinta. Macne ahaan, "xusuus". Tusaalaha ugu fudud ee xusuusta waa noocyo kala duwan oo "Embedding" - matalaad muuqaal ah. Hagaag, tusaale ahaan, dhammaan hababka aqoonsiga wejiga. Shabakadu waxay barataa inay ka hesho wejiga xoogaa matalaad deggan oo aan ku xidhnayn wareeg, iftiin, ama xallin. Asal ahaan, shabakadu waxay yaraynaysaa mitirka "wajiyo kala duwan ayaa fog" iyo "wejiyada isku midka ah ayaa dhow."
Tababarka noocaas ah, tobanaan iyo boqollaal kun oo tusaale ayaa loo baahan yahay. Laakiin natiijadu waxay xambaarsan tahay qaar ka mid ah aasaaska "Waxbarashada Hal-dhagax". Hadda uma baahnin boqollaal weji si aan qofka u xasuusano. Kaliya hal weji oo kaliya ayaanu nahay !
Hal dhibaato ayaa jirta... Shabakadu waxa ay baran kartaa oo keliya walxaha fudud. Marka la isku dayayo in aan kala saarin wejiyada, laakiin, tusaale ahaan, "dadka dharka" (hawl ) - tayada waxay ku dhacdaa amarro badan oo baaxad leh. Shabakaduna ma baran karto isbeddel muuqda oo xagal ah.
Iyo barashada malaayiin tusaale sidoo kale waa nooc madadaalo ah.
Waxaa jirta shaqo lagu dhimayo doorashooyinka. Tusaale ahaan, qofku wuxuu isla markiiba dib u soo celin karaa mid ka mid ah shaqooyinka ugu horreeya OneShot Learning :
Waxaa jira shaqooyin badan oo noocaas ah, tusaale ahaan ama ama .
Waxaa jira hal kaliya oo laga jaray - badiyaa tababarku wuxuu si fiican ugu shaqeeyaa qaar ka mid ah tusaalooyinka "MNIST". Oo marka aad u guurto hawlaha adag, waxaad u baahan tahay database weyn, model ah walxaha, ama nooc ka mid ah sixir.
Guud ahaan, shaqada tababarka Hal-Shot waa mawduuc aad u xiiso badan. Waxaad ka heli fikrado badan. Laakiin inta badan, labada mushkiladood ee aan ku taxay (ku tababbarka xog-ururinta weyn / xasilloonida xogta adag) waxay si weyn u farageliyaan waxbarashada.
Dhanka kale, GANs-shabakadaha iska soo horjeeda- waxay ku soo dhawaadaan mawduuca Isku-xidhka. Waxay u badan tahay inaad akhriday maqaallo badan oo ku saabsan Habré oo ku saabsan mawduucan. (, ,)
Sifada GAN waa samaynta qaar ka mid ah meelaha dawlad-goboleedka ah (asal ahaan isku dhejinta), kaas oo kuu ogolaanaya inaad sawirto sawir. Waxay noqon kartaa , noqon kara .
Dhibaatada GAN ayaa ah in shayga la abuuray uu aad u adag yahay, ay aad u adag tahay in lagu qeexo "dhaliye-takoorka" macquulka ah. Natiijo ahaan, codsiyada dhabta ah ee kaliya ee GAN ee la maqlo waa DeepFake, taas oo, mar kale, maareyneysa muuqaalada wejiga (kaas oo uu jiro saldhig weyn).
Waxa aan arkay isticmaalyo kale oo aad u yar. Caadi ahaan nooc ka mid ah khiyaanada ku lug leh dhammaystirka sawirrada sawirrada.
Oo haddana. Qofna ma haysto wax fikrad ah sida tani noo ogolaan doonto inaan u gudubno mustaqbal ifaya. Matalaadda macquulnimada/meel bannaan ee shabakada neerfaha waa fiican tahay. Laakiin waxaan u baahanahay tiro badan oo tusaalooyin ah, ma fahmin sida neuron-ka laftiisa u taagan yahay, ma fahmin sida loo sameeyo neuron-ka xusuusta fikrado adag oo dhab ah.
Barashada xoojinta - Tani waa hab ka soo jeeda gebi ahaanba jiho kale. Hubaal inaad xasuusato sida Google u garaacday qof kasta oo Go. Guulihii u dambeeyay ee Starcraft iyo Dota. Laakiin halkan wax kastaa aad bay uga fog yihiin muuqalka iyo rajooyinka. Wuxuu si fiican uga hadlayaa RL iyo kakan .
Si kooban oo aan u soo koobo waxa qoraagu qoray:
- Moodooyinka ka baxsan sanduuqa kuma habboona/shaqeeyaan si liidata inta badan kiisaska
- Dhibaatooyinka la taaban karo way fududahay in siyaabo kale lagu xalliyo. Boston Dynamics ma isticmaasho RL sababtoo ah kakanaanta/aan la saadaalin karin/kakanaanta xisaabinta awgeed
- Si RL u shaqeeyo, waxaad u baahan tahay hawl adag. Inta badan way adagtahay in la abuuro/qorto
- Way adag tahay in la tababaro moodooyinka. Waa inaad waqti badan ku bixisaa si aad u kiciso oo aad uga baxdo niyad-jabka deegaanka
- Natiijo ahaan, way adagtahay in lagu celiyo qaabka, qaabku waa mid aan degganeyn oo leh isbeddellada ugu yar
- Badanaa waxa uu dhaafaa nooc ka mid ah qaababka garabka bidix, ilaa kororiyaha nambarka random
Qodobka ugu muhiimsan waa in RL uusan wali ka shaqeyn wax soo saarka. Google waxay leedahay xoogaa tijaabo ah ( , ). Laakiin ma arag hal nidaam wax soo saar.
Xasuusta. Wax kasta oo aan kor ku soo sheegnay waxa hoos u dhacaya waa qaab dhismeed la'aan. Mid ka mid ah hababka lagu isku dayo in la nadiifiyo waxaas oo dhan waa in la siiyo shabakada neerfaha helitaanka xusuusta kala duwan. Si ay u duubto oo ay dib ugu qorto natiijada talaabooyinkeeda halkaas. Kadibna shabakada neerfaha waxaa lagu go'aamin karaa xaaladda xusuusta ee hadda jirta. Tani waxay aad ula mid tahay processor-rada caadiga ah iyo kombiyuutarrada.
Kan ugu caansan uguna caansan - laga bilaabo DeepMind:
Waxay u muuqataa in tani ay tahay furaha fahamka garaadka? Laakin malaha. Nidaamku wuxuu weli u baahan yahay xog aad u badan oo tababar ah. Waxayna inta badan ku shaqaysaa xogta shaxda habaysan. Intaa waxaa dheer, marka Facebook Dhibaato la mid ah, ka dibna waxay qaadeen dariiqa "xusuusta, kaliya ka dhig neuron-ka mid adag, oo leh tusaalooyin badan - oo waxay baran doontaa keligiis."
Kala fogaanshaha. Siyaabo kale oo lagu abuuro xasuus macno leh ayaa ah in la qaato isku dhejisyo isku mid ah, laakiin inta lagu jiro tababarka, soo bandhig shuruudo dheeraad ah oo kuu ogolaanaya inaad muujiso "macnaha" iyaga. Tusaale ahaan, waxaan rabnaa in aan tababarno shabakad neerfaha si ay u kala saaraan dabeecadaha aadanaha ee dukaanka dhexdiisa. Haddii aan raacno dariiqa caadiga ah, waa inaan sameynaa darsin shabakadood. Mid baa qof raadinaya, ka labaadna waa go'aaminta waxa uu qabanayo, ka saddexaad waa da'diisa, tan afraadna waa jinsigiisa. Macquul gooni ah wuxuu eegayaa qaybta bakhaarka meesha uu ku sameeyo/tababaran inuu tan sameeyo. Midda saddexaad ayaa go'aamisa meesheeda, iwm.
Ama, haddii ay jirto xog aan xad lahayn, markaas waxaa suurtogal ah in lagu tababaro hal shabakad dhammaan natiijooyinka suurtogalka ah (sida cad, xogtan oo kale lama soo ururin karo).
Habka kala fogaanshiyaha ayaa noo sheegaysa - aynu tababarno shabakada si ay lafteedu u kala saarto fikradaha. Si ay u sameyso dhejis ku salaysan fiidiyowga, halkaas oo hal aag ayaa go'aamin doona ficilka, mid ayaa go'aamin doona booska dhulka wakhtiga, mid ayaa go'aamin doona dhererka qofka, midna wuxuu go'aamin doonaa jinsiga qofka. Isla mar ahaantaana, markii tababarka, waxaan jeclaan lahaa in aan ku dhawaad aan ku kicin shabakada fikradaha muhiimka ah, laakiin halkii ay muujin lahayd iyo meelaha kooxeed. Waxaa jira maqaallo badan oo noocaas ah (qaar ka mid ah , , ) iyo guud ahaan waxay yihiin kuwo aragtiyo leh.
Laakiin jihadan, ugu yaraan aragti ahaan, waa in ay dabooshaa dhibaatooyinka ku taxan bilowga hore.
Burburka sawirka marka loo eego cabirrada "midabka gidaarka/midabka sagxada/qaabka shayga/midabka shayga/iwm."
Burburka wejiga iyadoo loo eegayo cabbirrada "xajmiga, sunnayaasha, jihaynta, midabka maqaarka, iwm."
Kale
Waxaa jira meelo kale oo badan, oo aan ahayn mid caalami ah, kuwaas oo kuu oggolaanaya inaad si uun u yareeyso xogta macluumaadka, la shaqeyso xog badan oo kala duwan, iwm.
Attention. Waxay u badan tahay inaysan macno samaynayn in tan loo kala saaro hab gaar ah. Kaliya hab wanaajiya kuwa kale. Maqaallo badan ayaa u heellan isaga (,,). Ujeedada Feejignaanta ayaa ah in kor loo qaado jawaabta shabakada si gaar ah walxaha muhiimka ah inta lagu jiro tababarka. Badanaa nooc ka mid ah bartilmaameedka dibadda, ama shabakad yar oo dibadda ah.
jilitaanka 3D. Haddii aad sameyso mashiinka 3D ee wanaagsan, waxaad inta badan dabooli kartaa 90% xogta tababarka (xitaa waxaan arkay tusaale ku dhawaad 99% xogta ayaa lagu daboolay matoor wanaagsan). Waxaa jira fikrado badan iyo jabsi ku saabsan sida loo sameeyo shabakad u tababaran shaqada mishiinka 3D iyadoo la adeegsanayo xogta dhabta ah ( hagaajinta wanaagsan, qaabka wareejinta, iwm.). Laakin inta badan samaynta mishiin wanaagsan waa dhawr amar oo waaweyn oo ka adag xog ururinta. Tusaalooyinka markii matoorada la sameeyay:
Tababarka Robot (, )
Tababbarro tababbarid alaabta dukaanka (laakiin labada mashruuc ee aan samaynay, si fudud ayaan u samayn karnaa la'aanteed).
Tababarka Tesla (mar kale, muuqaalka kore).
natiijooyinka
Maqaalka oo dhan waa, macno ahaan, gunaanad. Malaha fariinta ugu weyn ee aan rabay in aan sameeyo waxay ahayd "freebies way dhamaatay, neerfayaasha ma bixiyaan xalal fudud." Hadda waxaan u baahanahay inaan ku dadaalno inaan gaarno go'aamo adag. Ama ku dadaal sameynta cilmi baaris adag oo saynis ah.
Guud ahaan, mawduuca waa laga doodi karaa. Ma laga yaabaa in akhristayaasha ay haystaan tusaalooyin xiiso badan?
Source: www.habr.com