Tehnologia de învățare automată nu este întotdeauna asociată cu funcții mari. Adesea, acestea sunt mici trucuri care afectează foarte atent și ușor rezultatul. De exemplu, folosind Twitter rețelele neuronale vă permit să selectați automat cea mai interesantă parte a fotografiei pentru previzualizare.
Compania lucrează la acest instrument de ceva timp, dar și-a detaliat metodele în blogul doar ieri ML Lucas Theis și eticheta ML Zehan Wang explică cum au început să folosească detectarea feței pentru a decupa fundalurile, doar pentru a descoperi că metoda nu a funcționat pentru imaginile cu peisaje, obiecte și, cel mai important, pisicuțele tale preferate.
Soluția a fost „tăieri folosind semnificația”. Pentru a determina acest parametru, dezvoltatorii au folosit date din studii academice privind activitatea ochilor, care înregistrează ce zone ale imaginilor privesc oamenii mai întâi.
„ACESTE DATE POT FI UTILIZATE PENTRU ANTRENAREA REȚELELOR NEURALE ȘI ALȚI ALGORITMI PENTRU A PREVICE CE S-AR PUTEA VEDEA OAMENII”
THEIS ȘI WANG
Odată ce dezvoltatorii au instruit rețeaua neuronală pentru a identifica aceste zone, au trebuit să o optimizeze pentru a funcționa în timp real pe site. Din fericire pentru ei, zona de decupare necesară pentru previzualizarea fotografiilor este suficient de largă – doar restrângeți imaginea. Aceasta înseamnă că Twitter poate reduce și simplifica criteriile evaluate de rețeaua neuronală folosind o tehnică numită distilare a cunoștințelor.
Rezultatul final a fost o rețea neuronală care este de zece ori mai rapidă decât cea originală. „Acest lucru ne permite să realizăm detectarea proeminenței obiectelor pe toate imaginile, de îndată ce acestea sunt încărcate, vom selecta cea mai interesantă parte a fotografiei în timp real”, scriu Theis și Wang.
Noua caracteristică este acum disponibilă pentru toate PC-urile, iOS și Android- aplicatii. Prin urmare, data viitoare când vedeți o fotografie interesantă în Twitter, amintiți-vă că acesta este și rezultatul unei rețele neuronale.
Dzherelo: Acostament