연구원들은 대부분의 인공지능(AI)이 여전히 학습하고 일하고 있다고 설명했습니다.
이제 Facebook은 일부 AI 알고리즘이 사람의 도움없이 유용한 작업을 수행하는 방법을 배울 수있는 방법을 보여주었습니다. 이 회사는 이미지에서 물체를 인식하는 방법을 배운 알고리즘을 구축했습니다.
더 많은 것을 기반으로 가르친 Facebook Seer 알고리즘인스 타 그램에서 가져온 수십억 개의 이미지, 그는 어떤 개체가 유사한 지 결정합니다. 예를 들어 콧수염, 털 및 뾰족한 귀 이미지를 하나의 폴더로 결합 할 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘에 적은 수의 태그 이미지가 전송되어 이미지를 인식하고 작동 방식을 이해할 수있었습니다.
페이스북이 래퍼들을 위한 소셜 네트워크를 출시했다.
“이 결과는 인상적입니다.독립적 인 작업을위한 학습 알고리즘은 매우 어려운 작업이며이 분야의 획기적인 발전은 시각적 인식 향상에 중요한 결과를 가져옵니다.”라고 연구원들은 지적했습니다.
Instagram의 이미지가자습을 용이하게하기 위해 엄선되었습니다. 페이스 북의 연구는“자기 학습”으로 알려진 AI 접근 방식의 이정표라고 페이스 북 수석 과학자 Yang Lekun은 덧붙였습니다.
예를 들어, 미래에는 이 기술이스캔 및 엑스레이에 라벨을 붙일 필요 없이 의료 이미지를 해석하는 알고리즘을 훈련하는 데 사용됩니다. 이 접근 방식은 이미 Instagram의 이미지에 대한 해시태그를 자동으로 생성하는 데 사용되었습니다.
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