Twitter koristi mašinsko učenje za isecanje fotografija

Mašina zna šta želite da vidite na slici. Mašinsko učenje nije privlačno samo zbog epohalnih poduhvata, već često i zbog onog čemu najviše doprinosi, odnosno obezbeđuje sitne pogodnosti koje poboljšavaju iskustvo korisnika. Govorimo o Twitter -ovom korišćenju mašinskog učenja u procesu automatskog isecanja fotografije da bi se dobio pregled njenog najboljeg dela. Kompanija već izvesno vreme radi na unapređivanju ove alatke, a detaljan opis procesa može se naći na njenom jučerašnjem blogu. Tekst koji su napisali Lukas Tajs i Zian Vong, stručnjaci u oblasti mašinskog učenja, objašnjava kako su počeli da koriste proces prepoznavanja lica da bi isekli delove fotografija na kojima se vide lica, ali ubrzo su shvatili da postupak nije primenjiv na fotografije koje prikazuju pejzaže, predmete i, što je najvažnije, mačke.

Došli su do rešenja koje se naziva „isecanje korišćenjem upadljivosti“ (ovde se pod upadljivošću podrazumeva ono što je najzanimljivije na slici – bez obzira da li je to lice или nešto drugo). Da bi to definisali, koristili su podatke iz naučnih radova koji se bave praćenjem aktivnosti oka u kojima su zabeleženi delovi slika i fotografija koje ljudi prvo pogledaju. „Ti podaci se mogu iskoristiti za obučavanje neuronskih mreža i ostalih algoritama da bi predvideli šta bi ljudi voleli da gledaju na fotografijama“, napisali su naučnici u svom blogu.

Pošto su obučili neuronsku mrežu da prepozna te delove slike, bilo je potrebno optimizovati je da bi mogla da radi na društvenoj mreži u realnom vremenu. Na njihovu sreću, kriterijum za isecanje pregleda fotografije je prilično širok – što znači da se treba usredsrediti na, verovatno, najzanimljiviju trećinu cele slike, a ne na nekoliko specifičnosti. Dakle, društvena mreža može da suzi i pojednostavi kriterijume koje koristi neuronska mreža pri određivanju zanimljivih delova pomoću tehnike koja se naziva „pročišćavanje znanja“.

Primena te tehnike dovela je do stvaranje neuronske mreže koja je deset puta brža, što je naučnicima omogućilo da obave prepoznavanje najupadljivijih delova na svim fotografijama odmah po njihovom preuzimanju i da izvrše proces isecanja u realnom vremenu. Novo svojstvo je trenutno raspoloživo na stonim računarima, u okruženjima iOS i android za sve korisnike, izjavila je kompanija Twitter . Dakle, ubuduće kad vidite fotografiju u pregledu na Twitter -u koja vam nudi da kliknete na nju, nemojte da zaboravite da se zahvalite neuronskoj mreži.

4746-xa-twitter-xa-koristi-masinsko-ucenje-za-isecanje-fotografija