为了打造出方便厉害的AI机器学习模型,Facebook运用Instagram上35亿张公开照片、无数的Hashtag,成为训练模型的素材。
训练机器学习辨识图片中的物件,往往需要耗费人力、时间标注出名称、类别,才能让机器顺利训练,为打造出方便厉害的AI机器学习模型,Facebook有一项超级秘密武器── 35亿张的Instagram公开照片,以及无数的Hashtag。
Instagram公开照片,成免费训练模型素材
如果你习惯在发文时替照片加上几个Hashtag,那么你有可能正在帮Facebook训练机器学习模型。
过去要训练机器学习辨识物件,必须耗费相当多的人力,举例来说,如果希望电脑能理解「马克杯」这个东西,人类必须先标记出这个东西是「马克杯」,接着机器才能够有依据学习,现在Facebook找到了一个用少量人力就能训练机器学习的方法。
在第二天的开发者大会F8上,首席技术长迈克·施罗普佛(Mike Schroepfer)表示,Facebook研究人员与工程师,利用平台上35亿张公开照片、超过17,000个Hashtag为基础,透过上百个GPU解析资料,来训练自家的图片辨识模型,目前在ImageNet(图像数据库)上已经可以达到85.4%的准确度。
但过程中也面对不少挑战,迈克·施罗普佛(Mike Schroepfer)谈到,许多用户常常用错标签,像是用户虽然在照片上标记「花枝」,但其实是「鱿鱼」。另外,Facebook也必须训练那些Hashtag是同义词,并将具体描述的Hashtag,排序优于其他同类型Hashtag,最终变成一套「大规模Hashtag预测模组」,来训练图像辨识模组。
Facebook 利用Instagram上35亿张公开照片,加上用户标注的Hashtag,来训练机器学习模型。
Hashtag训练模型,会有隐私问题吗?
不过现阶段大家更关心的还是「隐私」问题,当用户发布一张Instagram照片时,可以清楚知道自己正在提供资料,训练深度学习模型吗?
Facebook表示,图像资料只会用来辨别与Hashtag之间的关联性,使用的资料都是公开的,且就算照片本身没有标签,就算机器再怎么厉害,也无法辨识出照片中的物件。简单来说,在Instagram上传公开照片,不论用户是否愿意,都正在为Facebook的深度学习技术做出贡献。
首席技术长迈克·施罗普佛(Mike Schroepfer)表示,过程中也面临不少挑战,像是许多用户常常用错标签。
但Hashtag仍是训练的关键,如果用户不想要自己的照片变成训练机器学习的素材,就不要在公开的贴文中加上Hashtag。Facebook强调,团队只会在公开的Hashtag中,撷取与图像有关的素材,不会从照片内容推断用户行为。
Facebook建构训练机器模型的方法,比起辨识精准度本身更有趣,将庞大、杂乱的素材整理成整齐、有依据的资料,未来可以帮助用户更精准、快速的搜寻资料,甚至用AI自动生成图片说明、协助审核平台内容。
文章来源:https://www.bnext.com.tw/article/48994/facebook-trained-image-recognition-ai-instagram-pics
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