Yapay Zeka, kullanıcılar arasındaki iletişimi geliştirmek ve bölgeler arasındaki dil engellerini aşmak için çeşitli çeviri modelleri geliştirmek için çok kullanılmıştır. Google ve Facebook gibi şirketler, hizmetleri için gelişmiş çeviri modelleri geliştirmek için yapay zekayı kullanıyor. Hindistan’lı mühendislik öğrencisi, Amerikan İşaret Dilini algılayabilen ve bunları gerçek zamanlı olarak İngilizce‘ye çevirebilen bir yapay zeka modeli oluşturdu.
Vellore Teknoloji Enstitüsü’nde bir öğrenci olan Priyanjali Gupta, LinkedIn profilinde bir video paylaştı ve yapay zeka tabanlı ASL Dedektörünün bir demosunu çalışırken gösterdi. Yapay zeka modeli, işaret dillerini gerçek zamanlı olarak algılayıp İngilizce‘ye çevirebilse de, şu anda yalnızca birkaç kelime ve kelime öbeğini destekliyor. Bunlar arasında Hello, Please, Thanks, I Love You, Yes, ve No kelimeleri dahil.
Ayrıca okuyun: USB Tip-C Girişli iPhone 12 Pro Max Açık Artırmayla Satışa Sunuldu!
Gupta, modeli Tensorflow nesne algılama API’sinden yararlanarak ve ssd_mobilenet adlı önceden eğitilmiş bir model aracılığıyla aktarım öğrenimini kullanarak oluşturdu. Bu, mevcut kodları kendi ASL Detector modeline uyacak şekilde yeniden kullanabildiği anlamına gelir. Ayrıca, yapay zeka modelinin aslında ASL‘yi İngilizce‘ye çevirmediğini belirtmekte fayda var. Bunun yerine, bir nesneyi, bu durumda işaretleri tanımlar ve ardından veritabanındaki önceden programlanmış nesnelere dayalı olarak ne kadar benzer olduğunu belirliyor.
Gupta’nın LinkedIn’deki gönderisi topluluktan çok sayıda olumlu yanıt ve takdir toplamasına rağmen, bir yapay zeka-vizyon mühendisi, modelinde kullanılan transfer öğrenme yönteminin “diğer uzmanlar tarafından eğitildiğine” ve bunun “yapay zeka’da yapılacak en kolay şey” olduğuna dikkat çekti. ” Gupta ifadeyi kabul etti ve “yalnızca işaret tespiti için derin bir öğrenme modeli oluşturmanın gerçekten zor bir problem olduğunu ancak imkansız olmadığını” yazdı.
Gupta ayrıca “Şu anda sadece amatör bir öğrenciyim ama öğreniyorum ve inanıyorum ki er ya da geç benden çok daha deneyimli ve bilgili açık kaynak topluluğumuz bir çözüm bulacak ve belki de sadece işaret için derin öğrenme modellerine sahip olabiliriz. “ diye ekledi.
Yapay modeli hakkında daha fazla bilgi edinmek ve projenin ilgili kaynaklarına erişmek için Priyanjali’nin GitHub sayfasını inceleyebilirsiniz.
tarafından verilmektedir.