I programmi di riconoscimento delle immagini vengono addestrati utilizzando database di milioni di fotografie taggate manualmente per insegnare al computer a individuare oggetti diversi. Ma Facebook ha già a portata di mano un interessante database di immagini: Instagram. Durante la conferenza F8, il colosso dei social media ha condiviso il modo in cui l'azienda ha addestrato un'intelligenza artificiale per il riconoscimento delle immagini sistema utilizzando una combinazione di foto e hashtag pubblici di Instagram.
Etichettare manualmente un'immagine per creare un database di milioni di foto è un processo che richiede tempo, in particolare quando si scende ai dettagli specifici come una specie di uccello piuttosto che alla semplice etichettatura "uccello." Facebook i ricercatori hanno invece deciso di vedere se potevano far funzionare un set di immagini esistente e già etichettato utilizzando immagini Instagram condivise pubblicamente e i relativi hashtag.
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Il problema, ovviamente, è che gli hashtag non sempre descrivono in dettaglio cosa c’è nella foto. Mentre alcuni utenti possono usare l'hashtag sulla razza del cane nella fotografia, qualsiasi A.I. Il sistema dovrebbe anche vagliare hashtag come #tbt (Throwback Thursday) o hashtag con molteplici significati. Facebook chiama questi hashtag irrilevanti o non specifici “rumore di etichette incoerenti”.
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Per superare il rumore, Facebook ha progettato un'A.I. supervisionare gli hashtag - in sostanza, progettare un'A.I. per poi usarlo crea un'altra I.A. Il gruppo di ricerca ha creato un modello di previsione degli hashtag e ha poi limitato il programma di formazione a un elenco specifico di hashtag.
Il sistema di riconoscimento delle immagini più accurato emerso dall'esperimento ha utilizzato un elenco di 1.500 hashtag e si è addestrato su un miliardo Le foto di Instagram, alla fine, hanno un tasso di precisione dell’85,4%, un punteggio che secondo Facebook è superiore del 2% rispetto a prima modelli avanzati. Quel sistema era più accurato del modello addestrato con 17.000 hashtag, a cui ha portato il team concludere che restringere il focus dei dati di training porta ad un riconoscimento delle immagini più accurato sistema.
Facebook prevede di continuare a utilizzare un'idea simile per creare una visione artificiale più specifica in grado di riconoscere tipi di alberi, fiori e uccelli. Un sistema di riconoscimento delle immagini più accurato potrebbe essere utilizzato per potenziare il programma esistente di Facebook che, ad esempio, legge il contenuto delle immagini ai non vedenti.
Facebook prevede di rilasciare gli incorporamenti del modello di formazione come open source per un'ulteriore espansione.
Mentre l’accesso ai grandi set di dati di Instagram potrebbe aiutare a creare un riconoscimento delle immagini più accurato in meno tempo, altri sollevano questioni sulla privacy. Facebook ha affermato che nella ricerca sono state utilizzate solo immagini pubbliche di Instagram.
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