Los programas de reconocimiento de imágenes se entrenan utilizando bases de datos de millones de fotografías etiquetadas manualmente para enseñar a la computadora a detectar diferentes objetos. Pero Facebook ya tiene a su alcance una interesante base de datos de imágenes: Instagram. Durante la conferencia F8, el gigante de las redes sociales compartió cómo la empresa entrenó una inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes sistema mediante el uso de una combinación de fotos públicas de Instagram y hashtags.
Etiquetar una imagen manualmente para crear una base de datos de millones de fotografías es un proceso que requiere mucho tiempo, particularmente cuando se llega a detalles específicos como una especie de ave en lugar de simplemente etiquetar "pájaro." Facebook En cambio, los investigadores decidieron ver si podían hacer funcionar un conjunto de imágenes existentes y ya etiquetadas mediante el uso de imágenes de Instagram compartidas públicamente y los hashtags que las acompañan.
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El problema, por supuesto, es que los hashtags no siempre detallan lo que hay en la foto. Si bien algunos usuarios pueden etiquetar la raza de perro en la fotografía, cualquier A.I. El sistema también tendría que examinar hashtags como #tbt (Throwback Thursday) o hashtags con múltiples significados. Facebook llama a estos hashtags irrelevantes o no específicos "ruido de etiqueta incoherente".
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Para romper con el ruido, Facebook diseñó una A.I. para supervisar los hashtags; esencialmente, diseñar un sistema de inteligencia artificial. para luego usar eso para crear otra IA El grupo de investigación construyó un modelo de predicción de hashtags y luego limitó el programa de capacitación a una lista específica de etiquetas.
El sistema de reconocimiento de imágenes más preciso resultante del experimento utilizó una lista de 1.500 hashtags y se entrenó en mil millones. Fotos de Instagram, que terminan con una tasa de precisión del 85,4 por ciento, una calificación que, según Facebook, es dos por ciento más alta que antes. modelos avanzados. Ese sistema era más preciso que el modelo entrenado con 17.000 hashtags, lo que llevó al equipo a concluir que reducir el enfoque de los datos de entrenamiento conduce a un reconocimiento de imágenes más preciso sistema.
Facebook planea continuar usando una idea similar para crear una visión por computadora más específica que sea capaz de reconocer tipos de árboles, flores y pájaros. Se podría utilizar un sistema de reconocimiento de imágenes más preciso para impulsar el programa existente de Facebook que lee el contenido de las imágenes a personas con discapacidad visual, por ejemplo.
Facebook planea lanzar las incorporaciones del modelo de capacitación como código abierto para una mayor expansión.
Si bien el acceso a los grandes conjuntos de datos de Instagram podría ayudar a crear un reconocimiento de imágenes más preciso en menos tiempo, otros están planteando cuestiones de privacidad. Facebook dijo que en la investigación solo se utilizaron imágenes públicas de Instagram.
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