Les chercheurs ont expliqué que l’IA est capable d’effectuer des dizaines de manipulations basées sur des données existantes. C'est pourquoi
Les scientifiques ont expliqué comment ils ont amélioré et mis à l'échelle des algorithmes avancés de vision par ordinateur. L'un des domaines intéressants du développement de Facebook est la "formation semi-superviseur".
Les chercheurs de Facebook ont montré par exemple quel'apprentissage peut être difficile mais très efficace. Le système DINO (DIstillation des connaissances sans étiquettes) est capable de trouver des objets d'intérêt dans une vidéo sans données étiquetées.
Pour cela, le système ne considère pas la vidéo commeune séquence d'images à analyser dans l'ordre, mais comme un ensemble complexe et interconnecté de données. En prêtant attention au milieu et à la fin de la vidéo, l'IA peut se faire une idée de choses comme «un objet de telle ou telle forme se déplace de gauche à droite». Ces informations sont utilisées pour une analyse plus approfondie. Les scientifiques notent que le système ne fonctionne pas mécaniquement, mais développe un sens de base de la signification visuelle sans une énorme formation.
En conséquence, le système montre une bonnerésultats par rapport aux systèmes traditionnellement formés. Les chercheurs ont montré qu'une IA formée sur 500 photographies de chiens et 500 photographies de chats reconnaît les deux, mais ne peut pas comprendre en quoi elles sont similaires. Mais l'algorithme de Facebook est capable de les distinguer grâce au «bon sens» et à la perception visuelle des images.
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