Facebook Недавно он нанял эксперта по машинному обучению Янна ЛеКанна, который также является известным специалистом по искусственному интеллекту (ИИ), который имеет свой опыт в технике, известной как «глубокое обучение», которая имитирует процедуру иерархического обучения мозга. Помимо работы по совместительству в Нью-Йоркском университете (NYU), он будет работать в качестве директора FacebookВ новой лаборатории ИИ основной целью является тщательный анализ миллионов фотографий, которые добавляются на социальный сайт каждый день!
«Машинное обучение уже используется в сотнях мест по всему Facebookот маркировки фотографий до сортировки статей и новостей. Лучшее машинное обучение может помочь улучшить все эти функции, а также помочь Facebook создавать новые приложения, о которых никто из нас еще не мечтал », – сказал Эндрю Нг, который уже руководил той же техникой анализа YouTube для Google в лаборатории Стэнфордского ИИ. по FacebookТехника даст интересные результаты благодаря уникальным данным, присутствующим в ней, для получения информации обо всем и обо всем, что происходит в мире.
в дальнейшем Facebook У вас нет полных знаний о ваших пользователях; Цель использования машинного обучения в основном состоит в том, чтобы увидеть, какие функции помогают расширить использование веб-сайта. По словам Аарона Герцмана, научного сотрудника Adobe, «если вы разместите фотографию своего катания, Facebook Вы не узнаете, что происходит, если не пометите это », поэтому алгоритмы глубокого обучения следующего поколения пригодятся для сбора данных из огромного фотомагазина Facebook.
Техника глубокого обучения будет применена к проблеме идентификации элементов на фотографии; Фокус соответствует зрительной коре головного мозга, которая получает данные от сетчатки глаза.
Пошаговый процесс работает в слоях с применением разных фильтров, чтобы дать разные результаты. Фильтр настроен для работы в разных пиксельных диапазонах и слоях. Затем он развивает процесс сборки объектов из простых элементов и превращения их в законченные объекты.
Обладая 25-летним практическим опытом, LeCunn уже удовлетворяет огромным вычислительным требованиям. Например, он предвидел продолжающийся проект стоимостью 7,5 млн. Долларов США по созданию умелого маленького беспилотника для полета через неизвестный лес со скоростью 35 миль в час, известного как «Endor.tech», финансируемого Управлением военно-морских исследований. Дрон имеет возможность анализировать видеоизображения со скоростью 30 кадров в секунду. Аналогичный алгоритм будет анализировать видео и изображения, загруженные в Facebook, Так что остерегайтесь Facebookers, кажется, что вы находитесь под наблюдением 24 часа в сутки, 7 дней в неделю!
