Програми за препознавање слика се обучавају користећи базе података са милионима фотографија које су ручно означене како би се рачунар научио да уочи различите објекте. Али Фацебоок има занимљиву базу података слика већ на дохват руке: Инстаграм. Током конференције Ф8, гигант друштвених медија поделио је како је компанија обучила препознавање слика вештачком интелигенцијом систем користећи комбинацију јавних Инстаграм фотографија и хасхтагова.
Ручно означавање слике да би се направила база података од милиона фотографија је дуготрајан процес, посебно када се спустимо на специфичне детаље као што је врста птице, а не само означавање "птица." Фејсбук Истраживачи су уместо тога одлучили да виде да ли би могли да учине да постојећи, већ означени скуп слика функционише коришћењем јавно дељених Инстаграм слика и њихових пратећих хасхтагова.
Препоручени видео снимци
Проблем је, наравно, у томе што хештегови не описују увек шта је на фотографији. Иако неки корисници могу да хасхтагују расу пса на фотографији, било који А.И. систем би такође морао да прегледа хасхтагове попут #тбт (Тхровбацк Тхурсдаи) или хасхтагове са више значења. Фацебоок ове ирелевантне или неспецифичне хештегове назива „некохерентном буком етикета“.
Повезан
- Фацебоок почиње да спаја функције Инстаграма, Мессенгер ћаскања на иОС-у, Андроид-у
- Фацебоок каже да је будућност приватна, али шта то значи?
- Фацебоок користи А.И. да направимо најдетаљније мапе становништва на свету
Да би се пробио кроз буку, Фацебоок је дизајнирао А.И. да надгледа хештегове - у суштини, дизајнира А.И. да би онда то искористио за створити још један А.И. Истраживачка група је направила модел предвиђања хасхтаг-а, а затим ограничила програм обуке на одређену листу хасхтагс.
Најпрецизнији систем за препознавање слика који је произашао из експеримента користио је листу од 1.500 хасхтагова и тренирао на милијарду Инстаграм фотографије, које завршавају са стопом тачности од 85,4 посто - оцена за коју Фацебоок каже да је два процента већа него раније напредни модели. Тај систем је био тачнији од модела обученог са 17.000 хасхтагова, што је довело тим до закључити да сужавање фокуса података о обуци доводи до прецизнијег препознавања слике система.
Фацебоок планира да настави да користи сличну идеју за креирање специфичније компјутерске визије која је у стању да препозна врсте дрвећа, цвећа и птица. Прецизнији систем за препознавање слика могао би да се користи за унапређење постојећег програма Фацебоок-а који чита садржај слика особама са оштећеним видом, на пример.
Фацебоок планира да објави уграђене моделе обуке као отворени код за даље ширење.
Док приступ великим скуповима података Инстаграма може помоћи у стварању прецизнијег препознавања слике за мање времена, други постављају питања о приватности. Фејсбук је саопштио да су у истраживању коришћене само јавне слике са Инстаграма.
Препоруке уредника
- Фацебоок, Инстаграм ускоро могу активно тражити — и блокирати — украдене слике
- Фацебоок отказује конференцију програмера Ф8 због страха од коронавируса
- Нова функција Инстаграм-ове камере, режим креирања, није за снимање фотографија или видео записа
- Инстаграм каже да је његов А.И. може да пронађе малтретирање на фотографијама
- Фацебоок Маркетплаце постаје паметнији са новим алатима са АИ
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате убрзани свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
