연구진은 AI가 기존 데이터를 기반으로 수십 가지 조작이 가능하다고 설명했다. 그렇기 때문에
과학자들은 고급 컴퓨터 비전 알고리즘을 개선하고 확장 한 방법을 공유했습니다. Facebook 개발의 흥미로운 영역 중 하나는 "세미 감독자 교육"입니다.
Facebook 연구원들은 예를 들어학습은 어려울 수 있지만 매우 효과적입니다. DINO 시스템 (라벨이없는 지식의 증류)은 태그가있는 데이터없이 비디오에서 관심 대상을 찾을 수 있습니다.
이를 위해 시스템은 비디오를순서대로 분석 할 이미지 시퀀스이지만 복잡하고 상호 연결된 데이터 세트입니다. 영상의 중간과 끝 부분에주의를 기울임으로써 인공 지능은 "이런 물체가 왼쪽에서 오른쪽으로 움직인다"는 아이디어를 얻을 수있다. 이 정보는 추가 분석에 사용됩니다. 과학자들은이 시스템이 기계적으로 작동하지 않지만 엄청난 양의 훈련 없이도 시각적 의미에 대한 기본적인 감각을 발달 시킨다는 점에 주목합니다.
결과적으로 시스템은전통적으로 훈련 된 시스템과 비교 한 결과. 연구자들은 500 장의 개 사진과 500 장의 고양이 사진으로 훈련 된 AI가 둘 다 인식하지만 어떻게 비슷한 지 이해할 수 없다는 것을 보여주었습니다. 그러나 페이스 북의 알고리즘은 사진에 대한 "상식"과 시각적 인식으로 구분할 수 있습니다.
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