გამოსახულების ამოცნობის პროგრამები ივარჯიშება ხელით მონიშნული მილიონობით ფოტოს მონაცემთა ბაზის გამოყენებით, რათა ასწავლოს კომპიუტერს სხვადასხვა ობიექტების დანახვა. მაგრამ ფეისბუქს აქვს სურათების საინტერესო მონაცემთა ბაზა უკვე ხელზე: Instagram. F8 კონფერენციის დროს, სოციალური მედიის გიგანტი გააზიარა, თუ როგორ ავარჯიშებდა კომპანია ხელოვნური ინტელექტის გამოსახულების ამოცნობას სისტემა ინსტაგრამის საჯარო ფოტოებისა და ჰეშთეგების კომბინაციით.
სურათის ხელით მარკირება მილიონობით ფოტოს მონაცემთა ბაზის შესაქმნელად შრომატევადი პროცესია, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საქმე ეხება კონკრეტულ დეტალებს, როგორიცაა ფრინველის სახეობა და არა მხოლოდ მარკირება "ჩიტი." ფეისბუქი ამის ნაცვლად, მკვლევარებმა გადაწყვიტეს დაენახათ, შეძლებდნენ თუ არა უკვე ეტიკეტირებული სურათების მუშაობას საჯაროდ გაზიარებული Instagram-ის სურათებისა და მათი თანმხლები ჰეშთეგების გამოყენებით.
რეკომენდებული ვიდეოები
პრობლემა, რა თქმა უნდა, ის არის, რომ ჰეშთეგები ყოველთვის დეტალურად არ ასახავს რა არის ფოტოზე. მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთმა მომხმარებელმა შეიძლება ჰეშთეგი მოახდინოს ფოტოზე ძაღლის ჯიშზე, ნებისმიერი A.I. სისტემას ასევე მოუწევს ჰეშთეგების გარჩევა, როგორიცაა #tbt (უკან ხუთშაბათი) ან ჰეშთეგები მრავალი მნიშვნელობით. ფეისბუქი ამ შეუსაბამო ან არასპეციფიკურ ჰეშთეგებს უწოდებს „არათანმიმდევრული ეტიკეტის ხმაურს“.
დაკავშირებული
- Facebook იწყებს Instagram-ის, Messenger-ის ჩატის ფუნქციების გაერთიანებას iOS-ზე, Android-ზე
- Facebook ამბობს, რომ მომავალი პირადია, მაგრამ რას ნიშნავს ეს?
- Facebook იყენებს A.I. მსოფლიოს მოსახლეობის ყველაზე დეტალური რუქების შესაქმნელად
ხმაურის გასარღვევად Facebook-მა შეიმუშავა A.I. ჰეშთეგების ზედამხედველობა - არსებითად, A.I-ის დიზაინი. რომ შემდეგ გამოიყენო ეს შექმენით სხვა A.I. კვლევითმა ჯგუფმა შექმნა ჰეშთეგის პროგნოზირების მოდელი და შემდეგ შემოიფარგლა სასწავლო პროგრამა კონკრეტული სიით ჰეშთეგები.
ყველაზე ზუსტი გამოსახულების ამოცნობის სისტემა ექსპერიმენტიდან გამოიყენა 1500 ჰეშთეგის სია და გაიარა ტრენინგი მილიარდზე. ინსტაგრამის ფოტოები, რომლებიც სრულდება 85,4 პროცენტიანი სიზუსტით - რეიტინგი, რომელიც Facebook-ის თქმით, ორი პროცენტით მეტია, ვიდრე ადრე. მოწინავე მოდელები. ეს სისტემა უფრო ზუსტი იყო, ვიდრე მოდელი გაწვრთნილი 17000 ჰეშთეგით, რამაც გუნდი მიიყვანა დაასკვნათ, რომ სასწავლო მონაცემების ფოკუსის შევიწროება იწვევს გამოსახულების უფრო ზუსტ ამოცნობას სისტემა.
Facebook გეგმავს გააგრძელოს მსგავსი იდეის გამოყენება უფრო სპეციფიკური კომპიუტერული ხედვის შესაქმნელად, რომელსაც შეუძლია ხეების, ყვავილების და ფრინველების ტიპების ამოცნობა. უფრო ზუსტი გამოსახულების ამოცნობის სისტემა შეიძლება გამოყენებულ იქნას Facebook-ის არსებული პროგრამის გასაძლიერებლად, რომელიც კითხულობს სურათების შინაარსს, მაგალითად, მხედველობის დაქვეითებულ პირებს.
ფეისბუქი გეგმავს გამოუშვას სასწავლო მოდელის ჩაშენებები, როგორც ღია წყარო შემდგომი გაფართოებისთვის.
მიუხედავად იმისა, რომ Instagram-ის დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე წვდომა შეიძლება დაგვეხმაროს უფრო ზუსტი გამოსახულების ამოცნობის შექმნაზე ნაკლებ დროში, სხვები აჩენენ კითხვებს კონფიდენციალურობის შესახებ. Facebook-მა განაცხადა, რომ კვლევაში გამოყენებულია მხოლოდ საჯარო Instagram-ის სურათები.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ფეისბუკს და ინსტაგრამს მალე შეუძლიათ მოპარული სურათების მოძიება და დაბლოკვა
- Facebook-მა გააუქმა F8 დეველოპერის კონფერენცია კორონავირუსის შიშის გამო
- Instagram-ის კამერის ახალი ფუნქცია, Create Mode, არ არის ფოტოების ან ვიდეოს გადასაღებად
- Instagram ამბობს, რომ მისი A.I. შეუძლია აკონტროლოს ბულინგი ფოტოებში
- Facebook Marketplace უფრო ჭკვიანი ხდება ახალი A.I.-ის ინსტრუმენტებით
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიციფრული ტენდენციები ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
