Görüntü tanıma programları, bilgisayara farklı nesneleri tespit etmeyi öğretmek için manuel olarak etiketlenen milyonlarca fotoğraftan oluşan veri tabanları kullanılarak eğitilir. Ancak Facebook'un zaten parmaklarının ucunda ilginç bir görsel veritabanı var: Instagram. F8 konferansı sırasındasosyal medya devi şirketin yapay zeka görüntü tanıma sistemini nasıl eğittiğini paylaştı Herkese açık Instagram fotoğrafları ve hashtag'lerin bir kombinasyonunu kullanan sistem.
Milyonlarca fotoğraftan oluşan bir veritabanı oluşturmak için bir görseli manuel olarak etiketlemek zaman alıcı bir süreçtir. özellikle etiketlemek yerine kuş türü gibi spesifik ayrıntılara inerken "kuş." Facebook Araştırmacılar bunun yerine, herkese açık olarak paylaşılan Instagram görsellerini ve onlara eşlik eden hashtag'leri kullanarak mevcut, önceden etiketlenmiş bir dizi görselin işe yarayıp yaramayacağını görmeye karar verdiler.
Önerilen Videolar
Elbette sorun, hashtag'lerin her zaman fotoğrafta ne olduğunu detaylandırmamasıdır. Bazı kullanıcılar fotoğraftaki köpeğin cinsini etiketleyebilirken, herhangi bir A.I. Sistemin ayrıca #tbt (Geriye Dönüş Perşembe) gibi hashtag'leri veya birden fazla anlamı olan hashtag'leri de incelemesi gerekecek. Facebook bu alakasız veya spesifik olmayan hashtag'leri "tutarsız etiket gürültüsü" olarak adlandırıyor.
İlgili
- Facebook, iOS ve Android'de Instagram ve Messenger sohbet özelliklerini birleştirmeye başlıyor
- Facebook geleceğin özel olduğunu söylüyor ama bu ne anlama geliyor?
- Facebook yapay zekayı kullanıyor dünyanın en detaylı nüfus haritalarını oluşturmak
Gürültüyü aşmak için Facebook bir yapay zeka tasarladı. hashtag'leri denetlemek - esasen bir yapay zeka tasarlamak. daha sonra bunu kullanmak için başka bir yapay zeka yarat Araştırma grubu bir hashtag tahmin modeli oluşturdu ve ardından eğitim programını belirli bir etiket listesiyle sınırlandırdı. hashtag'ler.
Deneyden elde edilen en doğru görüntü tanıma sistemi, 1.500 hashtag'den oluşan bir liste kullanmış ve bir milyar hashtag üzerinde eğitim almıştır. Instagram fotoğrafları yüzde 85,4 doğruluk oranıyla sonuçlanıyor; Facebook'un söylediğine göre bu oran öncekine göre yüzde iki daha yüksek gelişmiş modeller. Bu sistem, 17.000 hashtag ile eğitilen modelden daha doğruydu ve bu da ekibin eğitim verilerinin odağını daraltmanın daha doğru bir görüntü tanımaya yol açtığı sonucuna varıldı sistem.
Facebook, ağaç, çiçek ve kuş türlerini tanıyabilen daha spesifik bir bilgisayar görüşü oluşturmak için benzer bir fikri kullanmaya devam etmeyi planlıyor. Daha doğru bir görüntü tanıma sistemi, örneğin Facebook'un görsellerin içeriğini görme engellilere okuyan mevcut programını güçlendirmek için kullanılabilir.
Facebook, daha fazla genişleme için eğitim modeli yerleştirmelerini açık kaynak olarak yayınlamayı planlıyor.
Instagram'ın büyük veri kümelerine erişim, daha kısa sürede daha doğru görüntü tanıma oluşturulmasına yardımcı olabilirken, diğerleri gizlilikle ilgili soruları gündeme getiriyor. Facebook, araştırmada yalnızca herkese açık Instagram görsellerinin kullanıldığını söyledi.
Editörlerin Önerileri
- Facebook ve Instagram yakında çalınan görselleri aktif olarak arayabilir ve engelleyebilir
- Facebook, koronavirüs korkuları nedeniyle F8 geliştirici konferansını iptal etti
- Instagram'ın yeni kamera özelliği Create Mode, fotoğraf veya video çekmek için değil
- Instagram, A.I. fotoğraflardaki zorbalığın izini sürebilir
- Facebook Marketplace yeni yapay zeka destekli araçlarla daha akıllı hale geliyor
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
