La technologie d'apprentissage automatique n'est pas toujours associée à de grandes fonctions. Souvent, ce sont de petites astuces qui affectent très soigneusement et légèrement le résultat. Par exemple, en utilisant Twitter les réseaux de neurones vous permettent de sélectionner automatiquement la partie la plus intéressante de la photo pour la prévisualisation.
L'entreprise travaille depuis un certain temps sur cet outil, mais a détaillé ses méthodes dans Blog juste hier ML Lucas Theis et le label ML Zehan Wang expliquent comment ils ont commencé à utiliser la détection de visage pour recadrer les arrière-plans, pour découvrir que la méthode ne fonctionnait pas pour les images de paysages, d'objets et, plus important encore, vos chatons préférés.
La solution était "l'élagage en utilisant la signification". Pour déterminer ce paramètre, les développeurs ont utilisé des données d'études universitaires sur le travail des yeux, qui enregistrent les zones d'images que les gens regardent en premier.
"CES DONNÉES PEUVENT ÊTRE UTILISÉES POUR FORMER DES RÉSEAUX DE NEURONES ET D'AUTRES ALGORITHMES POUR PRÉVOIR CE QUE LES GENS POURRAIENT VOULOIR REGARDER"
THEIS ET WANG
Une fois que les développeurs ont formé le réseau de neurones pour identifier ces zones, ils devaient l'optimiser pour qu'il fonctionne en temps réel sur le site. Heureusement pour eux, la zone de recadrage nécessaire pour prévisualiser les photos est suffisamment large - vous ne faites que réduire l'image. Cela signifie que Twitter peut réduire et simplifier les critères évalués par le réseau de neurones en utilisant une technique appelée distillation des connaissances.
Le résultat final était un réseau de neurones dix fois plus rapide que son original. "Cela nous permet d'effectuer une détection de saillance d'objet sur toutes les images, dès qu'elles sont chargées, nous sélectionnerons la partie la plus intéressante de la photo en temps réel", écrivent Theis et Wang.
La nouvelle fonctionnalité est désormais disponible sur tous les PC, iOS et Android- applications. Par conséquent, la prochaine fois que vous verrez une photo intéressante dans Twitter, rappelez-vous que c'est aussi le résultat d'un réseau de neurones.
Source: The Verge