Die Forscher erklärten, dass KI auf der Grundlage vorhandener Daten zu Dutzenden Manipulationen fähig sei. Deshalb
Wissenschaftler berichteten, wie sie fortschrittliche Computer-Vision-Algorithmen verbessert und skaliert haben. Einer der interessanten Bereiche der Facebook-Entwicklung ist das "Semi-Supervisor-Training".
Facebook-Forscher haben dies anhand eines Beispiels gezeigtLernen kann herausfordernd, aber sehr effektiv sein. Das DINO-System (Wissensstillstand ohne Etiketten) kann interessierende Objekte in einem Video ohne markierte Daten finden.
Aus diesem Grund betrachtet das System das Video nicht alsEine Folge von Bildern, die der Reihe nach analysiert werden sollen, jedoch als komplexer, miteinander verbundener Datensatz. Indem die KI auf die Mitte und das Ende eines Videos achtet, kann sie sich ein Bild von Dingen wie "Ein Objekt dieser und jener Form bewegt sich von links nach rechts" machen. Diese Informationen werden zur weiteren Analyse verwendet. Wissenschaftler stellen fest, dass das System nicht mechanisch funktioniert, sondern ohne viel Training ein grundlegendes Gefühl für visuelle Bedeutung entwickelt.
Infolgedessen zeigt das System gutErgebnisse im Vergleich zu traditionell trainierten Systemen. Forscher haben gezeigt, dass eine KI, die auf 500 Fotos von Hunden und 500 Fotos von Katzen trainiert wurde, beide erkennt, aber nicht verstehen kann, wie ähnlich sie sind. Der Facebook-Algorithmus kann sie jedoch aufgrund des "gesunden Menschenverstandes" und der visuellen Wahrnehmung von Bildern unterscheiden.
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