Общепринятая точка зрения гласит, что лучший способ выучить новый язык-это погружение: просто бросьте кого-то в ситуацию, когда у него нет выбора, и он будет учиться по контексту. Военные используют погружение языковое обучение, как это делают дипломаты и журналисты, и, по-видимому, компьютеры теперь могут использовать его, чтобы научить себя азбуке Морзе .

Запись в блоге восхитительно callsigned [Mauri Niininen (AG1LE)] читается как научная статья, и не без оснований: [Mauri] действительно, похоже, знает кое-что о машинном обучении. Его метод использует кураторские обучающие данные для построения модели, а именно фрагменты Морзе и их переводы, как это обычно происходит с такими системами. Но все с самого начала принимает неожиданный поворот вправо, так как [Mauri] использует реализацию распознавания рукописного ввода Tensorflow для обучения своей модели.

Используя несколько строк Python, он преобразует короткие, известные фрагменты Морзе в оттенки серого изображения, которое выглядит немного как штрих-код, со светлыми областями, являющимися dits и dahs, и темными полосами, являющимися тишиной. Первый тренировочный прогон дал лишь около 36% точности, но последующий прогон с более короткими фрагментами оказался точным на 99,5%. Модель также удалось вытащить морс из сигнала с -6 сигнал / шум, дБ, хотя он был обучен с намного более чистый сигнал.

Другие декодеры Морзе используют таблицы подстановки для преобразования звука в текст, но важно отметить, что это не так. сравнивая шаблоны с метками в обучающих данных, он сделал вывод, что означают символы, и по существу изучил сам код Морзе примерно за час. Мы находим это увлекательным и задаемся вопросом, для каких других приложений это было бы хорошо.

https://hackaday.com/2020/01/27/machine-learning-system-uses-images-to-teach-itself-morse-code/

• Наша благодарность Стивену, G7VFY за обнаружение этого предмета