Teknologjia e mësimit të makinerisë nuk shoqërohet gjithmonë me funksione të mëdha. Shpesh, këto janë truke të vogla që me shumë kujdes dhe pak ndikojnë në rezultatin. Për shembull, duke përdorur Twitter rrjetet nervore ju lejojnë të zgjidhni automatikisht pjesën më interesante të fotografisë për pamje paraprake.
Kompania ka punuar në këtë mjet për disa kohë, por ka detajuar metodat e tij në blog vetëm dje ML Lucas Theis dhe etiketa ML Zehan Wang shpjegojnë se si filluan të përdorin zbulimin e fytyrës për të prerë sfondet, vetëm për të zbuluar se metoda nuk funksionoi për imazhet e peizazheve, objekteve dhe më e rëndësishmja, kotelet tuaja të preferuara.
Zgjidhja ishte "krasitja duke përdorur rëndësinë". Për të përcaktuar këtë parametër, zhvilluesit përdorën të dhëna nga studimet akademike mbi punën e syve, të cilat regjistrojnë se cilat zona të imazheve shikojnë njerëzit në fillim.
"KËTO TË DHËNA MUND TË PËRDOREN PËR TRAJNIMIN E RRJETEVE NEURALE DHE ALGORITME TË TJERA PËR TË PARASHKOHUR ÇFARË NJERËZIT MUND TË DËSHIROJNË TË SHKOJNË"
THEIS DHE WANG
Pasi zhvilluesit trajnuan rrjetin nervor për të identifikuar këto zona, ata duhej ta optimizonin atë për të punuar në kohë reale në sit. Për fat të mirë për ta, zona e prerjes që nevojitet për të parë paraprakisht fotot është mjaft e gjerë – thjesht po e ngushtoni imazhin. Kjo do të thotë se Twitter mund të zvogëlojë dhe thjeshtojë kriteret e vlerësuara nga rrjeti nervor duke përdorur një teknikë të quajtur distilimi i njohurive.
Rezultati përfundimtar ishte një rrjet nervor që është dhjetë herë më i shpejtë se ai origjinal. "Kjo na lejon të kryejmë zbulimin e spikatur të objektit në të gjitha imazhet, sapo ato të ngarkohen, ne do të zgjedhim pjesën më interesante të fotografisë në kohë reale," shkruajnë Theis dhe Wang.
Funksioni i ri është tashmë i disponueshëm për të gjithë kompjuterët, iOS dhe Android- aplikacionet. Prandaj, herën tjetër që do të shihni një foto interesante në Twitter, mos harroni se ky është gjithashtu rezultat i një rrjeti nervor.
Burimi: Prag