تقدم هذه المقالة SynCLR، وهي طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي تستخدم الصور الاصطناعية والتسميات التوضيحية لتعلم التمثيلات المرئية، والتي تم تطويرها بشكل مشترك بواسطة Google Research وMIT CSAIL. على عكس الأساليب السابقة التي اعتمدت على بيانات حقيقية، يحقق SynCLR عملية تعلم فعالة من خلال ثلاث مراحل - تجميع ترجمات الصور، وإنشاء صور وترجمات تركيبية، وتدريب نماذج التمثيل المرئي. ويكمن ابتكارها في التخلص من الاعتماد على البيانات الحقيقية وتقديم أفكار جديدة للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي.
SynCLR هي طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي تم إطلاقها بشكل مشترك من قبل Google Research وMIT CSAIL، وهي تستخدم الصور الاصطناعية والعناوين الفرعية لتعلم التمثيلات المرئية دون استخدام بيانات حقيقية. تتكون الطريقة من ثلاث مراحل: تجميع التسميات التوضيحية للصور، وتوليد الصور والتعليقات التوضيحية الاصطناعية، وتدريب نموذج التمثيل المرئي. تظهر نتائج الأبحاث أن SynCLR يؤدي أداءً جيدًا في مهام مثل تصنيف الصور، والتصنيف الدقيق، والتجزئة الدلالية، مما يدل على إمكانات البيانات الاصطناعية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.تثبت الحالة الناجحة لـ SynCLR الإمكانات الهائلة للبيانات الاصطناعية في تدريب الذكاء الاصطناعي وتوفر اتجاهات جديدة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية. يشير أدائها الممتاز في المهام المتعلقة بالصور إلى إمكانية تطبيق هذه الطريقة في المزيد من المجالات. في المستقبل، يمكننا أن نتطلع إلى تطبيق وتحسين SynCLR في المزيد من السيناريوهات.