Maşın öyrənmə texnologiyası həmişə böyük funksiyalarla əlaqələndirilmir. Çox vaxt bunlar çox diqqətlə və nəticəyə bir az təsir edən kiçik fəndlərdir. Məsələn, istifadə Twitter neyron şəbəkələri önizləmə üçün fotoşəkilin ən maraqlı hissəsini avtomatik seçməyə imkan verir.
Şirkət bir müddətdir ki, bu alət üzərində işləyir, lakin onun üsullarını ətraflı təsvir edib blog elə dünən ML Lucas Theis və etiket ML Zehan Wang, fonları kəsmək üçün üz aşkarlamadan necə istifadə etməyə başladıqlarını izah edir, ancaq metodun mənzərələrin, obyektlərin və ən əsası, sevimli pişiklərin şəkilləri üçün işləmədiyini tapmaq üçün.
Həll yolu "əhəmiyyətdən istifadə edərək budama" idi. Bu parametri müəyyən etmək üçün tərtibatçılar insanların ilk olaraq şəkillərin hansı sahələrinə baxdığını qeyd edən gözlərin işi ilə bağlı akademik araşdırmaların məlumatlarından istifadə ediblər.
"BU MƏLUMATLAR NEYR ŞƏBƏKƏLƏRİNİ VƏ DİGƏR ALQORİTMLƏRİ TƏLİM ETMƏK ÜÇÜN İSTİFADƏ EDİLƏ BİLƏR, İNSANLARIN NƏ İZLƏMƏK İSTƏYƏKLƏRİNİ proqnozlaşdırmaq üçün"
THEIS VƏ WANG
Tərtibatçılar bu sahələri müəyyən etmək üçün neyron şəbəkəni öyrətdikdən sonra, saytda real vaxt rejimində işləmək üçün onu optimallaşdırmalı oldular. Xoşbəxtlikdən, onlar üçün fotoşəkilləri önizləmək üçün lazım olan əkin sahəsi kifayət qədər genişdir – siz sadəcə olaraq təsviri daraldırsınız. Bu o deməkdir ki Twitter bilik distilləsi adlanan texnikadan istifadə edərək neyron şəbəkə tərəfindən qiymətləndirilən meyarları azalda və sadələşdirə bilər.
Nəticə orijinaldan on dəfə daha sürətli olan neyron şəbəkəsi oldu. Theis və Wang yazır: "Bu, bizə bütün şəkillərdə obyektin fərqinin aşkarlanmasını həyata keçirməyə imkan verir, onlar yüklənən kimi biz real vaxt rejimində fotonun ən maraqlı hissəsini seçəcəyik".
Yeni funksiya artıq bütün PC, iOS və iOS üçün əlçatandır Android- tətbiqlər. Buna görə də, növbəti dəfə maraqlı bir fotoşəkil görəndə Twitter, unutmayın ki, bu da neyron şəbəkənin nəticəsidir.
Mənbə: The Verge