गूगल द्वारा स्मृति और मिलान खेल

मैचिंग गेम, जिसे मैच ए पेयर (या गूगल मैचिंग गेम) के रूप में भी जाना जाता है, द्वारा विकसित एक छोटा, आकस्मिक गेम है गूगल, अक्सर दृश्य पहचान और मशीन सीखने के क्षेत्र में तंत्रिका नेटवर्क की क्षमताओं को प्रशिक्षित और परीक्षण करने के लिए उपयोग किया जाता है । यह खेल बच्चों और वयस्कों को भी पसंद है, क्योंकि आप मज़े कर सकते हैं और इसके साथ अच्छा समय बिता सकते हैं ।

लक्ष्य। कई उल्टे कार्ड के बीच समान छवियों के जोड़े का पता लगाएं ।

यांत्रिकी। खिलाड़ी एक समय में दो कार्ड बदल जाता है । यदि कार्ड पर चित्र मेल खाते हैं, तो जोड़ी खुली रहती है । यदि नहीं, तो दोनों कार्ड वापस चालू हो जाते हैं । खेल समाप्त होता है जब सभी जोड़े पाए जाते हैं ।

मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण। गूगल इस गेम का उपयोग छवियों के बीच संघों पर डेटा एकत्र करने और समान वस्तुओं को पहचानने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए करता है । हर बार जब कोई खिलाड़ी एक जोड़ी पाता है, तो यह छवि पहचान एल्गोरिदम को बेहतर बनाने के लिए डेटा प्रदान करता है ।

कैप्चा सत्यापन। कुछ मामलों में, "मैचिंग गेम" के तत्वों का उपयोग कैप्चा (कंप्यूटर और मनुष्यों को अलग बताने के लिए पूरी तरह से स्वचालित सार्वजनिक ट्यूरिंग परीक्षण) के रूप में किया जा सकता है । यह माना जाता है कि लोगों के लिए छवियों का मिलान करना आसान है, लेकिन कंप्यूटर के लिए यह मुश्किल हो सकता है ।

एआई क्षमताओं का प्रदर्शन । गूगल आम जनता के लिए कंप्यूटर दृष्टि और मशीन सीखने में प्रगति प्रदर्शित करने के लिए मैच खेल का उपयोग कर सकते हैं ।

विभिन्न विषयों. मिलान खेल विभिन्न विषयों (जानवरों, भोजन, जगहें, आदि) के साथ छवियों के विभिन्न सेटों का उपयोग कर सकता है । ). यह आपको विभिन्न प्रकार के दृश्य डेटा पर एल्गोरिदम का परीक्षण करने की अनुमति देता है ।

विभिन्न कठिनाई स्तर। कार्ड की संख्या (और इसलिए जोड़े की संख्या) भिन्न हो सकती है, खेल के कठिनाई स्तर का निर्धारण ।

अन्तरक्रियाशीलता। खेल में अक्सर वास्तविक समय में उपयोगकर्ता के साथ बातचीत शामिल होती है, जो आपको उपयोगकर्ता के व्यवहार और उनकी रणनीतियों पर डेटा एकत्र करने की अनुमति देती है ।

डेटा संग्रह। गूगल कैसे लोगों को छवियों की तुलना के बारे में डेटा की भारी मात्रा में एकत्र करता है । वे किन छवियों को समान मानते हैं, वे इसे कितनी तेजी से करते हैं, आदि ।

तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण। इस डेटा का उपयोग एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है जो छवियों से सुविधाओं को निकालना सीखता है और यह निर्धारित करता है कि कौन सी छवियां एक दूसरे के समान हैं ।

एल्गोरिदम का सुधार। जैसा कि तंत्रिका नेटवर्क अधिक डेटा से सीखता है, इसकी छवि पहचान क्षमता में सुधार होता है, जिससे अन्य गूगल अनुप्रयोगों (उदाहरण के लिए, छवि खोज, गूगल लेंस, आदि) में अधिक सटीक परिणाम मिलते हैं । ).

गूगल के उद्देश्य के आधार पर, खेल विभिन्न स्थानों में दिखाई दे सकता है.

एंबेडेड कैप्चा: कभी-कभी प्रमाणीकरण प्रक्रियाओं में एम्बेडेड ।

ऑनलाइन प्रयोग: गूगल अनुसंधान या प्रदर्शनों के लिए खेल के ऑनलाइन प्रयोगों या डेमो संस्करण बना सकते हैं ।

शैक्षिक संसाधन: एआई और मशीन लर्निंग को समर्पित शैक्षिक सामग्री में उपयोग किया जा सकता है ।

गूगल का "मैचिंग गेम" या "मैच ए पेयर" डेटा एकत्र करने और दृश्य पहचान के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने का एक सरल लेकिन प्रभावी तरीका है । खेल भी उपयोगकर्ताओं को एक साथ स्मृति और स्थानिक सोच विकसित करने, समय पारित करने के लिए अनुमति देता है । ऑनलाइन गेम इस बात का उदाहरण है कि जटिल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस समस्याओं को हल करने के लिए सरल गेम का भी उपयोग कैसे किया जा सकता है ।