画像認識プログラムは、コンピューターにさまざまな物体を認識させるために、手動でタグ付けされた何百万もの写真のデータベースを使用してトレーニングされます。 しかし、Facebook にはすでに、Instagram という興味深い画像データベースが用意されています。 F8カンファレンス中、ソーシャルメディアの巨人 同社が人工知能の画像認識をどのようにトレーニングしたかを共有しました Instagram の公開写真とハッシュタグを組み合わせてシステムを構築します。
画像に手動でラベルを付けて何百万もの写真のデータベースを構築するのは時間のかかるプロセスです。 特に単にラベルを付けるだけでなく、鳥の種類などの具体的な詳細に至る場合には "鳥。" フェイスブック 研究者らは代わりに、公的に共有されている Instagram 画像とそれに付随するハッシュタグを使用して、既存のラベル付き画像セットを機能させることができるかどうかを確認することにしました。
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もちろん、問題は、ハッシュタグが必ずしも写真に写っている内容を詳しく説明しているわけではないことです。 一部のユーザーは写真に犬の品種をハッシュタグするかもしれませんが、A.I. システムは、#tbt (Throwback Tuesday) などのハッシュタグや、複数の意味を持つハッシュタグもふるいにかけなければなりません。 Facebookは、こうした無関係または不特定のハッシュタグを「支離滅裂なラベルノイズ」と呼んでいます。
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このノイズを打破するために、Facebook は AI を設計しました。 ハッシュタグを監督する - 本質的には、A.I. を設計することです。 それを使って 別のAIを作成します。 研究グループはハッシュタグ予測モデルを構築し、トレーニング プログラムを特定のリストに限定しました。 ハッシュタグ。
実験から得られた最も正確な画像認識システムは、1,500 のハッシュタグのリストを使用し、10 億のハッシュタグでトレーニングされました Instagram の写真、最終的に 85.4 パーセントの正確率となった — Facebook によると、この評価は以前より 2 パーセント高くなったとのこと 上級モデル。 このシステムは、17,000 個のハッシュタグでトレーニングされたモデルよりも正確であったため、チームは トレーニング データの焦点を絞ると、より正確な画像認識が得られると結論付けています。 システム。
Facebook は、同様のアイデアを引き続き使用して、木、花、鳥の種類を認識できる、より具体的なコンピューター ビジョンを作成する予定です。 より正確な画像認識システムを使用すれば、たとえば、視覚障害者に画像の内容を読み上げる Facebook の既存のプログラムを強化できる可能性があります。
Facebook は、さらなる拡張のためにトレーニング モデルの埋め込みをオープンソースとしてリリースする予定です。
Instagram の大規模なデータセットへのアクセスは、より短時間でより正確な画像認識を作成するのに役立つ可能性がありますが、プライバシーに関する疑問を提起する人もいます。 Facebookは、研究にはInstagramの公開画像のみが使用されたと述べた。
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