기계 학습 기술이 항상 큰 기능과 연결되는 것은 아닙니다. 종종 이것은 결과에 매우 신중하고 약간 영향을 미치는 작은 트릭입니다. 예를 들어, Twitter 신경망을 사용하면 미리보기를 위해 사진에서 가장 흥미로운 부분을 자동으로 선택할 수 있습니다.
회사는 한동안 이 도구에 대해 작업해 왔지만 자세한 방법은 블로그 바로 어제 ML Lucas Theis와 레이블 ML Zehan Wang은 얼굴 인식을 사용하여 배경을 자르기 시작했지만 이 방법이 풍경, 물체, 가장 중요한 것은 좋아하는 고양이의 이미지에는 작동하지 않는다는 사실을 알게 된 방법을 설명합니다.
해결책은 "의미를 사용하여 가지치기"였습니다. 이 매개변수를 결정하기 위해 개발자는 사람들이 처음 보는 이미지 영역을 기록하는 눈의 작업에 대한 학술 연구 데이터를 사용했습니다.
"이 데이터는 사람들이 보고 싶어하는 것을 예측하기 위해 신경망 및 기타 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다."
THEIS와 왕
개발자가 이러한 영역을 식별하도록 신경망을 훈련한 후에는 사이트에서 실시간으로 작동하도록 최적화해야 했습니다. 다행스럽게도 사진을 미리 보는 데 필요한 자르기 영역이 충분히 넓습니다. 이미지를 좁힐 뿐입니다. 이것은 Twitter 지식 증류라는 기술을 사용하여 신경망에서 평가하는 기준을 줄이고 단순화할 수 있습니다.
최종 결과는 원래보다 배 빠른 신경망이었습니다. Theis와 Wang은 "이를 통해 모든 이미지에서 객체 돌출 감지를 수행할 수 있습니다. 이미지가 로드되자마자 사진에서 가장 흥미로운 부분을 실시간으로 선택할 것입니다."라고 말했습니다.
새로운 기능은 이제 모든 PC, iOS 및 Android- 응용 프로그램. 그러므로 다음에 흥미로운 사진을 보게 되면 Twitter, 이것은 또한 신경망의 결과임을 기억하십시오.
드 제렐로 : 직전