“स्वचालित रूप से यह पहचानना कि कोई छवि काम के लिए उपयुक्त/सुरक्षित नहीं है (NSFW), जिसमें आपत्तिजनक और वयस्क भी शामिल है छवियाँ, एक महत्वपूर्ण समस्या है जिससे शोधकर्ता दशकों से निपटने की कोशिश कर रहे हैं,'' याहू टीम ने लिखा शुक्रवार। "कंप्यूटर विज़न के विकास, बेहतर प्रशिक्षण डेटा और गहन शिक्षण एल्गोरिदम के साथ, कंप्यूटर अब अधिक सटीकता के साथ एनएसएफडब्ल्यू छवि सामग्री को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम हैं।"
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जैसा कि कहा गया है, एनएसएफडब्ल्यू छवियों की पहचान के लिए एक ओपन सोर्स मॉडल या एल्गोरिदम वर्तमान में मौजूद नहीं है, याहू ने बताया। इस प्रकार, "सहयोग की भावना से और इस प्रयास को आगे बढ़ाने की आशा के साथ," कंपनी है अंतर को भरना, एक मशीन लर्निंग टूल प्रदान करना जो केवल अश्लील साहित्य की पहचान करने पर केंद्रित है इमेजिस। याहू ने बताया कि इस विशिष्टता का कारण यह है कि "जो एक संदर्भ में आपत्तिजनक हो सकता है वह दूसरे संदर्भ में उपयुक्त हो सकता है।" लेकिन इन उद्देश्यों के लिए, पोर्न निश्चित रूप से अनुपयुक्त है।
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याहू का सिस्टम किसी छवि को 0 और 1 के बीच स्कोर देने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि यह वास्तव में एनएसएफडब्ल्यू कैसा है। “डेवलपर्स इस स्कोर का उपयोग एक निश्चित उपयुक्त सीमा से नीचे की छवियों को फ़िल्टर करने के लिए कर सकते हैं रूह विशिष्ट उपयोग-मामलों के लिए वक्र, या खोज परिणामों में छवियों को रैंक करने के लिए इस सिग्नल का उपयोग करें, ”याहू ने कहा। लेकिन ध्यान रखें कि यहां सटीकता की कोई गारंटी नहीं है - वास्तव में, आप यहीं आते हैं। ब्लॉग पोस्ट ने निष्कर्ष निकाला, "यह मॉडल एक सामान्य प्रयोजन संदर्भ मॉडल है, जिसका उपयोग अश्लील छवियों की प्रारंभिक फ़िल्टरिंग के लिए किया जा सकता है।" "हम आउटपुट की सटीकता की गारंटी नहीं देते हैं, बल्कि, हम इसे डेवलपर्स को एक ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के रूप में तलाशने और बढ़ाने के लिए उपलब्ध कराते हैं।"
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