טכנולוגיית למידת מכונה לא תמיד קשורה לפונקציות גדולות. לרוב מדובר בטריקים קטנים שמשפיעים בזהירות ובמעט על התוצאה. לדוגמה, באמצעות Twitter רשתות עצביות מאפשרות לך לבחור באופן אוטומטי את החלק המעניין ביותר בתמונה לתצוגה מקדימה.
החברה עבדה על הכלי הזה כבר זמן מה, אך פירטה את שיטותיו ב בלוג רק אתמול ML Lucas Theis והלייבל ML Zehan Wang מסבירים איך הם התחילו להשתמש בזיהוי פנים כדי לחתוך רקעים, רק כדי לגלות שהשיטה לא עבדה עבור תמונות של נופים, אובייקטים, והכי חשוב, חתלתולים האהובים עליכם.
הפתרון היה "גיזום תוך שימוש במשמעות". כדי לקבוע את הפרמטר הזה, המפתחים השתמשו בנתונים ממחקרים אקדמיים על עבודת העיניים, שמתעדים באילו אזורי תמונות אנשים מסתכלים בהתחלה.
"ניתן להשתמש בנתונים האלה כדי לאמן רשתות נויראליות ואלגוריתמים אחרים כדי לחזות במה אנשים עשויים לרצות לצפות"
THEIS ו-WANG
לאחר שהמפתחים הכשירו את הרשת העצבית לזהות אזורים אלה, הם היו צריכים לייעל אותה כך שתעבוד בזמן אמת באתר. למרבה המזל, אזור החיתוך הדרוש לתצוגה מקדימה של תמונות רחב מספיק - אתה רק מצמצם את התמונה. זה אומר ש Twitter יכול לצמצם ולפשט את הקריטריונים המוערכים על ידי הרשת העצבית באמצעות טכניקה הנקראת זיקוק ידע.
התוצאה הסופית הייתה רשת עצבית מהירה פי עשרה מהמקור שלה. "זה מאפשר לנו לבצע זיהוי בולטות של אובייקטים בכל התמונות, ברגע שהן נטענות, נבחר את החלק המעניין ביותר בתמונה בזמן אמת", כותבים תיס ו-ואנג.
התכונה החדשה זמינה כעת לכל PC, iOS ו Android- יישומים. לכן, בפעם הבאה שתראה תמונה מעניינת Twitter, זכרו שזו גם תוצאה של רשת עצבית.
מָקוֹר: הסף