Дослідники пояснили, що ІІ здатний на десятки маніпуляцій на основі наявних даних. Тому
Вчені розповіли, як вони удосконалили і масштабувати передові алгоритми комп'ютерного зору. Одним з цікавих напрямків розвитку Facebook є «полусупервізорное навчання».
Дослідники Facebook на прикладі показали, щонавчання може бути складним, але дуже ефективним. Система DINO (DIstillation of knowledge with NO labels) здатна знаходити необхідні об'єкти в відео без помічених даних.
Для цього система розглядає відео не якпослідовність зображень, які потрібно проаналізувати по порядку, а як складний, взаємопов'язаний набір даних. Звертаючи увагу на середину і кінець відео, ІІ може отримати уявлення про такі речі, як «об'єкт такої-то форми рухається зліва направо». Ця інформація використовується і в подальшому аналізі. Вчені відзначають, що система працює не механічно, а розвиває базове почуття візуального сенсу без величезної кількості тренувань.
В результаті система показує хорошірезультати в порівнянні з традиційно навченими системами. Дослідники показали, що ІІ навчений на 500 фотографіях собак і 500 фотографіях кішок, розпізнає і тих, і інших, але не може зрозуміти, в чому вони схожі. Але алгоритм Facebook вміє відрізняти їх через «здорового глузду» і візуального сприйняття картинок.
Читати далі
Ілон Маск: перші туристи на Марс загинуть
Створено першу точна карта світу. Що не так з усіма іншими?
Виявлена мертва зірка, що обертається навколо своєї осі за секунду