Facebook은 SEER AI를 훈련시켰고 이제 이미지와 사물을 스스로 인식할 수 있습니다.
이 AI는 Instagram에서 추출한 10억 개 이상의 공개 이미지로 훈련되었습니다. Facebook에서 언급한 바와 같이 SEER은 84.2%의 점수로 객체 인식 테스트에서 기존 AI 모델을 능가했습니다.
현재 인스타그램은 많은 사람들이 공개 사진첩으로 활용하고 있다. 따라서 해당 데이터베이스를 통해 Facebook은 다양한 연령대와 신체 특징, 동물, 풍경, 음식 및 긴 등을 포함하는 거대하고 다양한 옵션 카탈로그에 액세스할 수 있습니다. 이 정보의 중요한 샘플은 훈련을 위해 AI에 제공되었습니다.
SEER에서 자체 감독 컴퓨터 비전 사용
자율적으로 작동하는 AI는 객체 또는 변수 간의 관계를 설정하는 능력을 훈련한 후 습득합니다. 이 경우 이미지를 다루기 때문에 SEER의 임무는 컨텍스트 데이터 없이 적절하게 레이블을 관리하는 것입니다.
이것은 AI 엔진 덕분에 작동하지만 이전 레이블 또는 분류에 따라 이를 복제하는 감독된 역학을 따르는 다른 이미지 인식 시스템과 관련하여 중요한 차이점을 나타냅니다.
이 AI는 두 가지 핵심 요소를 사용합니다. 하나는 메타데이터나 주석 없이 많은 수의 임의 이미지에서 데이터를 학습할 수 있는 알고리즘입니다. 다른 하나는 이러한 대량의 복잡한 데이터에서 모든 시각적 개념을 캡처하고 학습할 수 있을 만큼 충분히 큰 컨볼루션 네트워크입니다.
이러한 기여는 시각 장애인을 위한 이미지 설명 및 대체 텍스트의 자동 생성을 향상시키고 부적절한 콘텐츠를 필터링하며 마켓플레이스에 나열된 항목을 더 나은 방식으로 자동 분류할 수도 있습니다.
Facebook의 AI는 현재로서는 프로토타입일 뿐입니다.
현재 SEER는 프로토타입에 불과합니다. 이를 향상시키기 위해 Facebook은 이 소프트웨어의 코드 일부를 오픈 소스 라이선스로 공개하여 개발자와 연구원을 위한 실험 사례를 생성하고 이 새로운 이미지 인식 기술의 운영을 강화할 것이라고 발표했습니다.
SEER 프레젠테이션의 시작 부분에서 Facebook은 “AI의 미래는 텍스트, 이미지 또는 다른 유형의 데이터 등 제공되는 모든 정보에서 직접 학습할 수 있는 시스템을 만드는 데 있습니다. 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 사진에 있는 물체를 인식하는 방법, 텍스트 블록을 해석하는 방법 또는 우리가 요청한 수많은 다른 작업을 수행하는 방법을 가르칩니다.”
공식 발표는 인공 지능 프로젝트 블로그를 통해 Facebook에서 발표했으며, 여기에는 제시된 AI 시스템에 대한 더 많은 기술적 측면이 공유됩니다.