Makine öğrenimi teknolojisi her zaman büyük işlevlerle ilişkilendirilmez. Genellikle bunlar, sonucu çok dikkatli ve biraz etkileyen küçük numaralardır. Örneğin, kullanarak Twitter sinir ağları, önizleme için fotoğrafın en ilginç bölümünü otomatik olarak seçmenize olanak tanır.
Şirket bir süredir bu araç üzerinde çalışıyor ancak yöntemlerini şu şekilde detaylandırdı: Blog daha dün ML Lucas Theis ve plak şirketi ML Zehan Wang, arka planı kırpmak için yüz algılamayı nasıl kullanmaya başladıklarını, ancak yöntemin manzara, nesne ve en önemlisi en sevdiğiniz kediciklerin görüntülerinde işe yaramadığını öğrendiklerini açıklıyor.
Çözüm, "anlam kullanarak budama" idi. Geliştiriciler, bu parametreyi belirlemek için, insanların ilk önce görüntünün hangi alanlarına baktığını kaydeden, gözlerin çalışmasına ilişkin akademik çalışmalardan elde edilen verileri kullandılar.
"BU VERİLER, İNSANLARIN NE İZLEMEK İSTEYEBİLECEKLERİNİ TAHMİN ETMEK İÇİN SİNİR AĞLARINI VE DİĞER ALGORİTMALARI EĞİTMEK İÇİN KULLANILABİLİR"
THEIS VE WANG
Geliştiriciler sinir ağını bu alanları tanımlayacak şekilde eğittikten sonra, sitede gerçek zamanlı çalışacak şekilde optimize etmeleri gerekiyordu. Neyse ki onlar için fotoğrafları önizlemek için gereken kırpma alanı yeterince geniş; siz sadece görüntüyü daraltıyorsunuz. Bunun anlamı şudur ki Twitter sinir ağı tarafından değerlendirilen kriterleri bilgi damıtma adı verilen bir teknik kullanarak azaltabilir ve basitleştirebilir.
Sonuç, orijinalinden on kat daha hızlı olan bir sinir ağıydı. Theis ve Wang, "Bu, tüm görüntülerde nesne çıkıntı tespiti yapmamızı sağlıyor, yüklenir yüklenmez fotoğrafın en ilginç bölümünü gerçek zamanlı olarak seçeceğiz," diye yazıyor Theis ve Wang.
Yeni özellik artık tüm PC, iOS ve Android- uygulamalar. Bu nedenle, bir dahaki sefere ilginç bir fotoğraf gördüğünüzde Twitter, bunun da bir sinir ağının sonucu olduğunu unutmayın.
Джерело: Verge