Cercetătorii au explicat că AI este capabilă de zeci de manipulări bazate pe datele existente. De aceea
Oamenii de știință au împărtășit modul în care au îmbunătățit și scalat algoritmii avansați de viziune pe computer. Unul dintre domeniile interesante ale dezvoltării Facebook este „instruirea în semisupervizori”.
Cercetătorii de pe Facebook au arătat prin exemplu căînvățarea poate fi provocatoare, dar foarte eficientă. Sistemul DINO (DIstilarea cunoștințelor fără NO etichete) este capabil să găsească obiecte de interes într-un videoclip fără date etichetate.
Pentru a face acest lucru, sistemul nu consideră videoclipul ca fiindo secvență de imagini care trebuie analizate în ordine, dar ca un set de date complex, interconectat. Acordând atenție la mijlocul și la sfârșitul videoclipului, AI poate să-și facă o idee despre lucruri precum „un obiect cu o astfel de formă se mișcă de la stânga la dreapta”. Aceste informații sunt utilizate pentru analize suplimentare. Oamenii de știință observă că sistemul nu funcționează mecanic, ci dezvoltă un sentiment de bază al semnificației vizuale fără o cantitate imensă de antrenament.
Drept urmare, sistemul arată binerezultate comparativ cu sistemele instruite în mod tradițional. Cercetătorii au arătat că AI antrenat pe 500 de fotografii de câini și 500 de fotografii de pisici le poate recunoaște pe amândouă, dar nu își poate da seama cum sunt la fel. Dar algoritmul Facebook este capabil să le distingă datorită „bunului simț” și percepției vizuale a imaginilor.
Citeste mai mult
Elon Musk: primii turiști pe Marte vor muri
A fost creată prima hartă exactă a lumii. Ce este în neregulă cu toți ceilalți?
O stea moartă a fost descoperită rotind pe axa sa într-o secundă