Program pengenalan gambar dilatih menggunakan database jutaan foto yang diberi tag secara manual untuk mengajarkan komputer mengenali objek yang berbeda. Namun Facebook sudah memiliki database gambar yang menarik: Instagram. Selama konferensi F8, raksasa media sosial berbagi bagaimana perusahaan melatih pengenalan gambar dengan kecerdasan buatan sistem dengan menggunakan kombinasi foto Instagram publik dan hashtag.
Memberi label pada gambar secara manual untuk membangun database jutaan foto adalah proses yang memakan waktu, terutama ketika membahas detail spesifik seperti spesies burung, bukan sekadar memberi label "burung." Facebook para peneliti malah memutuskan untuk melihat apakah mereka dapat membuat kumpulan gambar yang sudah ada dan sudah diberi label berfungsi dengan menggunakan gambar Instagram yang dibagikan secara publik dan tagar yang menyertainya.
Video yang Direkomendasikan
Masalahnya tentu saja hashtag tidak selalu merinci apa yang ada di foto. Meskipun beberapa pengguna mungkin memberi tagar pada jenis anjing di foto tersebut, A.I. sistem juga harus menyaring hashtag seperti #tbt (Throwback Thursday) atau hashtag dengan berbagai arti. Facebook menyebut tagar yang tidak relevan atau tidak spesifik ini sebagai “suara label yang tidak koheren”.
Terkait
- Facebook mulai menggabungkan fitur obrolan Instagram dan Messenger di iOS dan Android
- Facebook mengatakan masa depan adalah urusan pribadi, tapi apa maksudnya?
- Facebook menggunakan A.I. untuk membuat peta populasi paling detail di dunia
Untuk mengatasi kebisingan, Facebook merancang A.I. untuk mengawasi hashtag — pada dasarnya, merancang A.I. untuk kemudian menggunakannya untuk buat A.I. Kelompok peneliti membangun model prediksi hashtag dan kemudian membatasi program pelatihan pada daftar tertentu hashtag.
Sistem pengenalan gambar paling akurat yang dihasilkan dari eksperimen ini menggunakan daftar 1.500 hashtag dan dilatih pada satu miliar hashtag Foto-foto Instagram, memiliki tingkat akurasi 85,4 persen — peringkat yang menurut Facebook dua persen lebih tinggi dari sebelumnya model tingkat lanjut. Sistem tersebut lebih akurat dibandingkan model yang dilatih dengan 17.000 hashtag, yang mengarahkan tim ke hal tersebut menyimpulkan bahwa mempersempit fokus data pelatihan menghasilkan pengenalan gambar yang lebih akurat sistem.
Facebook berencana untuk terus menggunakan ide serupa untuk menciptakan visi komputer yang lebih spesifik yang mampu mengenali jenis pohon, bunga, dan burung. Sistem pengenalan gambar yang lebih akurat dapat digunakan untuk meningkatkan program Facebook yang sudah ada yang membacakan konten gambar kepada tunanetra, misalnya.
Facebook berencana merilis penyematan model pelatihan sebagai sumber terbuka untuk perluasan lebih lanjut.
Meskipun akses ke kumpulan data Instagram yang besar dapat membantu menciptakan pengenalan gambar yang lebih akurat dalam waktu yang lebih singkat, ada pula yang mengajukan pertanyaan privasi. Facebook mengatakan hanya gambar Instagram publik yang digunakan dalam penelitian ini.
Rekomendasi Editor
- Facebook, Instagram akan segera aktif mencari — dan memblokir — gambar yang dicuri
- Facebook membatalkan konferensi pengembang F8 di tengah ketakutan akan virus corona
- Fitur kamera baru Instagram, Create Mode, bukan untuk mengambil foto atau video
- Instagram mengatakan A.I. dapat melacak intimidasi di foto
- Facebook Marketplace menjadi lebih cerdas dengan alat baru yang didukung AI
Tingkatkan gaya hidup AndaTren Digital membantu pembaca mengawasi dunia teknologi yang bergerak cepat dengan semua berita terkini, ulasan produk yang menyenangkan, editorial yang berwawasan luas, dan cuplikan unik.
