Os programas de reconhecimento de imagens são treinados usando bancos de dados de milhões de fotografias marcadas manualmente para ensinar o computador a localizar diferentes objetos. Mas o Facebook já tem um interessante banco de dados de imagens ao seu alcance: o Instagram. Durante a conferência F8, o gigante da mídia social compartilhou como a empresa treinou um reconhecimento de imagem de inteligência artificial sistema usando uma combinação de fotos e hashtags públicas do Instagram.
Rotular uma imagem manualmente para construir um banco de dados de milhões de fotos é um processo demorado, especialmente quando se trata de detalhes específicos, como uma espécie de pássaro, em vez de apenas rotular "pássaro." Facebook em vez disso, os pesquisadores decidiram ver se conseguiriam fazer um conjunto de imagens existente e já rotulado funcionar usando imagens do Instagram compartilhadas publicamente e as hashtags que as acompanham.
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O problema, claro, é que as hashtags nem sempre detalham o que está na foto. Embora alguns usuários possam hashtag a raça do cachorro na fotografia, qualquer IA. O sistema também teria que filtrar hashtags como #tbt (Throwback Thursday) ou hashtags com múltiplos significados. O Facebook chama essas hashtags irrelevantes ou inespecíficas de “ruído de rótulo incoerente”.
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Para romper o ruído, o Facebook projetou uma IA. para supervisionar as hashtags – essencialmente, projetando um I.A. para então usar isso para crie outra IA O grupo de pesquisa construiu um modelo de previsão de hashtag e depois limitou o programa de treinamento a uma lista específica de hashtags.
O sistema de reconhecimento de imagem mais preciso resultante do experimento usou uma lista de 1.500 hashtags e treinou em um bilhão Fotos do Instagram, terminando com uma taxa de precisão de 85,4% – uma classificação que o Facebook diz ser 2% maior que a anterior modelos avançados. Esse sistema foi mais preciso do que o modelo treinado com 17 mil hashtags, o que levou a equipe a concluem que estreitar o foco dos dados de treinamento leva a um reconhecimento de imagem mais preciso sistema.
O Facebook planeja continuar usando uma ideia semelhante para criar uma visão computacional mais específica, capaz de reconhecer tipos de árvores, flores e pássaros. Um sistema de reconhecimento de imagens mais preciso poderia ser usado para impulsionar o programa existente do Facebook que lê o conteúdo das imagens para deficientes visuais, por exemplo.
O Facebook planeja lançar os embeddings do modelo de treinamento como código aberto para expansão futura.
Embora o acesso aos grandes conjuntos de dados do Instagram possa ajudar a criar um reconhecimento de imagem mais preciso em menos tempo, outros estão levantando questões de privacidade. O Facebook disse que apenas imagens públicas do Instagram foram usadas na pesquisa.
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