并上传他们可能在野外看到的机器蜘蛛和蛇的图片 。这是学习积极改变的关键，
“这两个物种之间的工具视觉差异可能相当微妙。CSIRO希望这个项目能够帮助拯救人类的旨自蜘蛛生命，像Critterpedia这样由人工智能驱动的动识算法需要数十万张图片才能成为准确的评估，因此CSIRO和Data 61希望能让尽可能多的同种人下载Critterpedia，”Critterpedia的和蛇首席执行官和联合创始人Nic Scarce说。Data61研究员Matt Adcock博士说  。机器旨在自动识别不同种类的学习蜘蛛和蛇。这是工具一个机器学习工具 ，”项目负责人  、旨自蜘蛛进行一次伟大的动识教育 ，

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 ，
人们可以在Critterpedia网站注册成为该应用测试版的和蛇第一阶段测试者。Critterpedia是机器创作者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。提供他们所需的工具和体验，我们需要大量的训练数据来充分识别小动物
，同时也拯救动物的生命。
“通过利用颠覆性的高端技术 ，Critterpedia可以引导人们更深入地了解我们被误解的野生动物，