研究者らは、AIは既存のデータに基づいて数十の操作が可能だと説明した。それが理由です
科学者たちは、高度なコンピュータービジョンアルゴリズムをどのように改善および拡張したかを共有しました。 Facebook開発の興味深い分野の1つは、「セミスーパーバイザートレーニング」です。
Facebookの研究者は例によって次のことを示しました学習は困難な場合がありますが、非常に効果的です。 DINOシステム（ラベルなしの知識の蒸留）は、タグ付けされたデータなしでビデオ内の関心のあるオブジェクトを見つけることができます。
このため、システムはビデオを次のように見なしません順番に分析される一連の画像ですが、複雑で相互接続されたデータセットとして。 AIは、動画の途中と最後に注意を払うことで、「そのような形の物体が左から右に動く」などのアイデアを得ることができます。この情報は、さらなる分析に使用されます。科学者たちは、このシステムは機械的には機能しないが、膨大なトレーニングをしなくても基本的な視覚的意味を発達させると述べています。
その結果、システムは良好を示しています従来のトレーニングを受けたシステムと比較した結果。研究者は、犬の500枚の写真と猫の500枚の写真で訓練されたAIが両方を認識することを示しましたが、それらがどのように類似しているかを理解することはできません。しかし、Facebookのアルゴリズムは、「常識」と写真の視覚的認識により、それらを区別することができます。
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