Машин сургалтын технологи нь том функцтэй үргэлж холбоотой байдаггүй. Ихэнхдээ эдгээр нь маш болгоомжтой бөгөөд үр дүнд нь бага зэрэг нөлөөлдөг жижиг заль мэх юм. Жишээлбэл, ашиглах Twitter мэдрэлийн сүлжээнүүд нь зургийн хамгийн сонирхолтой хэсгийг автоматаар сонгох боломжийг олгодог.
Тус компани энэ хэрэгсэл дээр багагүй хугацаанд ажиллаж байгаа боловч аргачлалын талаар дэлгэрэнгүй тайлбарлав блог өчигдөрхөн ML Лукас Теис болон шошго ML Zehan Wang нар арын дэвсгэрийг тайрахдаа царай танигчийг хэрхэн ашиглаж эхэлснээ тайлбарласан ч энэ арга нь ландшафт, объект, хамгийн чухал нь таны дуртай зулзагануудын зурагт тохирохгүй байгааг олж мэдсэн.
Үүний шийдэл нь "ач холбогдол ашиглан тайрах" байв. Энэ параметрийг тодорхойлохын тулд хөгжүүлэгчид нүдний ажлын талаархи эрдэм шинжилгээний судалгааны өгөгдлийг ашигласан бөгөөд энэ нь хүмүүсийн зургийн аль хэсгийг хамгийн түрүүнд хардаг болохыг тэмдэглэжээ.
"ЭНЭ ӨГӨГДӨЛИЙГ МЭДРИЙН СҮЛЖЭЭГ СУРГАЛТ БОЛОН БУСАД АЛГОРИТМУУДЫГ ХҮМҮҮС ЮУ ҮЗЭХИЙГ ХҮСЧ БАЙГААГ ТААСАМЖИХ БОЛОМЖТОЙ"
ТЕИС БА Ванг
Хөгжүүлэгчид эдгээр хэсгүүдийг тодорхойлохын тулд мэдрэлийн сүлжээг сургасны дараа сайт дээр бодит цаг хугацаанд ажиллахын тулд үүнийг оновчтой болгох шаардлагатай болсон. Аз болоход тэдний хувьд зургийг урьдчилан үзэхэд шаардагдах тайрах талбай хангалттай өргөн - та зүгээр л зургийг нарийсгаж байна. Энэ нь гэсэн үг Twitter Мэдлэг нэрэх аргыг ашиглан мэдрэлийн сүлжээгээр үнэлэгдсэн шалгуурыг багасгаж, хялбарчилж чадна.
Эцсийн үр дүн нь анхныхаасаа арав дахин хурдан мэдрэлийн сүлжээ байв. "Энэ нь бүх зураг дээр объектын харагдах байдлыг илрүүлэх боломжийг олгодог. Бид зураг ачаалмагц бодит цаг хугацаанд нь зургийн хамгийн сонирхолтой хэсгийг сонгох болно" гэж Теис, Ван нар бичжээ.
Шинэ функцийг одоо бүх компьютер, iOS болон бүх компьютерт ашиглах боломжтой Android- програмууд. Тиймээс дараагийн удаад та сонирхолтой зургийг үзэх болно Twitter, энэ нь бас мэдрэлийн сүлжээний үр дүн гэдгийг санаарай.
Джерело: Ирмэгийн