Facebook сообщил, что, используя 3,5 миллиарда общедоступных фотографий Instagram и сопровождающих их хэштегов, его компьютерная система достигла новых показателей - точность 85,4% при использовании в ImageNet. "Модель ИИ теперь является лучшей системой распознавания изображений в мире", - сказал директор отдела прикладного машинного обучения Facebook Шринивас Нараянан.
Результаты были представлены на ежегодной конференции разработчиков Facebook F8, которая проходила в конференц-центре McEnery в Сан-Хосе, штат Калифорния. Среди других анонсированных новостей - выпуск Oculus Go, новые возможности Facebook Stories и обзор возможностей ботов.
Результаты исследования Facebook означают, что его компьютерное зрение в реальном мире может видеть более конкретные вещи, поэтому вместо того, чтобы просто сказать «еда» будет - индийская или итальянская кухня; вместо «птица» - кедровый свиристель, не просто «человек в белом костюме», а клоун. Усовершенствования компьютерного зрения Facebook могут улучшить как обмен старыми воспоминаниями, так и выдачу в ленте новостей.
По словам руководителя отдела компьютерного зрения Facebook Махонара Палури, большинство достижений в данной области достигнуто благодаря контролируемому обучению, в котором человек полностью вовлечен в обозначение данных, загружаемых в нейронные сети. Однако сегодняшние успехи были достигнуты благодаря слабо контролируемому обучению, в котором используется сочетание маркированных и немаркированных наборов данных.
Хэштеги, которые ранее не были известны, были идентифицированы перекрестными ссылками хэштегов в WordNet - популярной базе данных английских слов.
«Каждое слово в онтологии WordNet связано с реальным объектом или реальным миром, поэтому мы берем пересечение этих хэштегов с онтологией WordNet и фиксируем пересекающиеся части и используем только эти хэштеги и данные, связанные с этими хэштегами, для обучения», - сказал Палури.
Facebook использует слабо контролируемое обучение, потому что этот метод требует меньше людей, чтобы обучать ИИ, чем контролируемое обучение.
Слабо контролируемое обучение также было выбрано потому, что хэштеги могут быть очень "шумными" данными. Люди частенько делают неправильную маркировку, например создают хэштег Эйфелевой башни просто потому, что они рядом с Эйфелевой башней, даже если на фотографии нет этой самой башни.
Модель ИИ может распознавать изображения из 20 000 категорий, но знания из исследования будут использованы для улучшения глубокого распознавания таких объектов, как птицы, цветы и домашние животные. Facebook в будущем хочет расширить возможности до 100 000 категорий.
Специально для MMGP.COM
Уникальность
