Pildituvastusprogramme koolitatakse miljonite käsitsi märgistatud fotode andmebaaside abil, et õpetada arvutit märkama erinevaid objekte. Facebookis on aga juba käeulatuses huvitav piltide andmebaas: Instagram. F8 konverentsi ajal, sotsiaalmeedia hiiglane jagas, kuidas ettevõte treenis tehisintellekti pildituvastust süsteem, kasutades avalike Instagrami fotode ja hashtagide kombinatsiooni.
Kujutise käsitsi märgistamine miljonite fotode andmebaasi loomiseks on aeganõudev protsess, eriti siis, kui käsitleda konkreetseid üksikasju, näiteks linnuliiki, mitte lihtsalt märgistada "lind." Facebook Teadlased otsustasid selle asemel uurida, kas nad saaksid olemasoleva, juba märgistatud pildikomplekti tööle panna, kasutades avalikult jagatud Instagrami pilte ja nendega kaasnevaid hashtage.
Soovitatavad videod
Probleem on muidugi selles, et hashtagid ei kirjelda alati üksikasjalikult seda, mis fotol on. Kuigi mõned kasutajad võivad pildil olevale koeratõule räsimärgistada, on kõik A.I. süsteem peaks läbi sõeluma ka räsimärgid nagu #tbt (tagasi neljapäev) või mitmetähenduslikud räsimärgid. Facebook nimetab neid ebaolulisi või mittespetsiifilisi räsimärke "ebajärjekindlaks sildimüraks".
Seotud
- Facebook alustab iOS-i ja Androidi Instagrami, Messengeri vestlusfunktsioonide ühendamist
- Facebook ütleb, et tulevik on privaatne, kuid mida see tähendab?
- Facebook kasutab A.I. luua maailma kõige üksikasjalikumad rahvastikukaardid
Mürast läbi murdmiseks kavandas Facebook A.I. hashtagide jälgimiseks – sisuliselt A.I kujundamiseks. et siis seda kasutada luua teine A.I. Uurimisrühm koostas hashtag-ennustusmudeli ja piiras seejärel koolitusprogrammi konkreetse nimekirjaga hashtagid.
Eksperimendist pärit kõige täpsem pildituvastussüsteem kasutas 1500 hashtagist koosnevat loendit ja treenis miljardit Instagrami fotod, mille täpsus on 85,4 protsenti - Facebooki hinnangul on see kaks protsenti kõrgem kui varem täiustatud mudelid. See süsteem oli täpsem kui 17 000 hashtagiga koolitatud mudel, mis viis meeskonnani järeldada, et treeningandmete fookuse kitsendamine viib pildi täpsema tuvastamiseni süsteem.
Facebook kavatseb jätkata sarnase idee kasutamist, et luua spetsiifilisem arvutinägemus, mis suudab ära tunda puude, lillede ja lindude tüübid. Täpse pildituvastussüsteemi abil saaks hoogustada Facebooki olemasolevat programmi, mis loeb näiteks vaegnägijatele piltide sisu ette.
Facebook kavatseb väljastada koolitusmudeli manustused avatud lähtekoodina edasiseks laiendamiseks.
Kuigi juurdepääs Instagrami suurtele andmekogumitele võib aidata luua täpsemat pildituvastust lühema ajaga, tõstatavad teised privaatsusküsimused. Facebook teatas, et uuringus kasutati ainult avalikke Instagrami pilte.
Toimetajate soovitused
- Facebook ja Instagram saavad varsti varastatud pilte aktiivselt otsida ja blokeerida
- Facebook tühistab koroonaviiruse hirmu tõttu F8 arendajate konverentsi
- Instagrami uus kaamerafunktsioon Loo režiim ei ole mõeldud fotode ega videote tegemiseks
- Instagram ütleb, et selle A.I. saab fotodelt kiusamisele jälile saada
- Facebook Marketplace muutub uute A.I-toega tööriistadega targemaks
Uuendage oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
