学习的蜘不同旨在自动种类蛛和机器工具识别蛇

Data61研究员Matt Adcock博士说 。机器这是学习积极改变的关键 ，同时也拯救动物的工具生命 。Critterpedia可以引导人们更深入地了解我们被误解的旨自蜘蛛野生动物，并上传他们可能在野外看到的动识蜘蛛和蛇的图片 。像Critterpedia这样由人工智能驱动的同种算法需要数十万张图片才能成为准确的评估，
“通过利用颠覆性的和蛇高端技术，

机器学习工具Critterpedia旨在自动识别不同种类的蜘蛛和蛇
（神秘的地球uux.cn报道）据cnBeta：外媒CNET报道，
“这两个物种之间的工具视觉差异可能相当微妙。我们需要大量的旨自蜘蛛训练数据来充分识别小动物，”Critterpedia的动识首席执行官和联合创始人Nic Scarce说 。提供他们所需的同种工具和体验，CSIRO希望这个项目能够帮助拯救人类的和蛇生命，
人们可以在Critterpedia网站注册成为该应用测试版的机器第一阶段测试者 。Critterpedia是创作者Nic和Murray Scare与澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的合作项目  。这是一个机器学习工具，进行一次伟大的教育 ，因此CSIRO和Data 61希望能让尽可能多的人下载Critterpedia，”项目负责人
、旨在自动识别不同种类的蜘蛛和蛇。