Egymilliárd nyilvános Instagram-fotón edzette magát szuperképességűvé a Facebook új fényképfelismerő algoritmusa
84,2 százalékos pontossággal azonosította a képeken látható dolgokat a Facebook új, SEER (SElf-supERvised) önfelügyelt tanulással operáló algoritmusa – adta közre a közösségi alkalmazás hivatalos blogja még március 4-én.
A Facebook szerint a mesterséges intelligencia (MI) alapú, magyarul látnokot jelentő SEER a legelső, teljes önfelügyelet mellett működő úgynevezett computer vison modell, amelyet az Instagramról véletlenszerűen gyűjtött egymilliárd kép segítségével tanítottak, szemben azokkal az ugyancsak önfelügyelt tanulásra épülő programokkal, amelyek az ImageNet több milliós, szakemberek által válogatott és címkézett adatbázisával dolgoznak. A közlemény szerint a SEER felülmúlja a felügyelt tanulással fejlesztett modelleket, akár szokatlan szögből készített felvételekről, akár az objektumok észleléséről, akár szegmentációról vagy a képek osztályozásáról van is szó.
A Bitport magyar szakportál kommentárja szerint „az MI-kutatások egyes területein, így például a természetes nyelvek feldolgozásában is kifejezetten sikeres technika lényege, hogy az ilyen elven működő rendszerek közvetlenül próbálnak tanulni a rendelkezésükre bocsátott információból. Más szóval, a fejlődésük során nem támaszkodnak a megfelelő módon válogatott és osztályozott adatokra, legyen szó a fotókon szereplő tárgyak felismeréséről vagy a szövegek szabatos fordításáról. Az önfelügyelt tanuláshoz így nincs szükség irdatlan méretű adatkészletekre, amelyek címkézése számottevő emberi közreműködést is igényel”.
A Facebook a SEER eljárását ugyan nem teszi nyilvánossá, de a vállalat azt tervezi, hogy a kutatás bizonyos részleteit közzé teszi, és létrehoz egy olyan nyílt könyvtárat is, ami más kutatóknak is lehetővé teszi a technika vizsgálatát.
Korábbi kapcsolódó cikkeink: