Technologie strojového učení není vždy spojena s velkými funkcemi. Často jde o drobné triky, které velmi pečlivě a mírně ovlivní výsledek. Například pomocí Twitter neuronové sítě umožňují automaticky vybrat nejzajímavější část fotografie pro náhled.
Společnost na tomto nástroji již nějakou dobu pracuje, ale podrobně popisuje jeho metody v blog právě včera ML Lucas Theis a label ML Zehan Wang vysvětlují, jak začali používat detekci obličeje k oříznutí pozadí, jen aby zjistili, že tato metoda nefungovala pro obrázky krajin, objektů, a co je nejdůležitější, vašich oblíbených koťat.
Řešením bylo „prořezávání pomocí významnosti“. K určení tohoto parametru vývojáři použili data z akademických studií o práci očí, které zaznamenávají, na které oblasti snímků se lidé dívají jako první.
"TATO DATA LZE POUŽÍT K VÝCVIKU NEUROVÝCH SÍTÍ A JINÝCH ALGORITHŮ K PŘEDVÍDÁNÍ, CO LIDÉ MOHOU CHTÍT SLEDOVAT"
THEIS A WANG
Jakmile vývojáři vycvičili neuronovou síť k identifikaci těchto oblastí, museli ji optimalizovat, aby na webu fungovala v reálném čase. Naštěstí pro ně je oblast oříznutí potřebná k náhledu fotografií dostatečně široká – obrázek jen zužujete. Tohle znamená tamto Twitter může snížit a zjednodušit kritéria vyhodnocovaná neuronovou sítí pomocí techniky zvané destilace znalostí.
Konečným výsledkem byla neuronová síť, která je desetkrát rychlejší než její původní. „To nám umožňuje provádět detekci saliency objektu na všech snímcích, jakmile se načtou, vybereme v reálném čase nejzajímavější část fotografie,“ píší Theis a Wang.
Nová funkce je nyní dostupná pro všechna PC, iOS a Android- aplikace. Proto až příště uvidíte zajímavou fotku v Twitter, nezapomeňte, že je to také výsledek neuronové sítě.
Dzherelo: Verge