Overslaan en naar de inhoud gaan

Facebook haalt 'human out the loop' bij training AI

Facebook heeft een algoritme genaamd Seer (SElf-supERvised), dat bij het herkennen van plaatjes veel minder afhankelijk is van labels in de metadata.
bange kat
© CC0 - Pixabay
CC0 - Pixabay

Het selecteren van trainingsdata gaat doorgaans gepaard met monnikenwerk. Vele petabytes aan gegevens worden gecureerd en gelabeld door mensen. Onderzoek, uitgevoerd bij Facebook, kan daar verandering in brengen. Kort gezegd is Seer eerst getraind met meer dan een miljard plaatjes van Instagram om bijvoorbeeld alle beelden te selecteren waar snorharen, vacht en puntige oren in voorkomen. Vervolgens is het algoritme gevoed met een beperkt aantal gelabelde afbeeldingen waarvan sommige gelabeld waren als 'kat'. Zo getraind kan het algoritme kattenplaatjes even goed herkennen als een algoritme dat op duizenden gelabelde plaatjes is getraind.

Yann LeCun, de chief scientist van Facebook, noemt het zelf in een artikel op Wired een mijlpaal in self-supervised learning. Hij wordt daarin gesteund door Olga Russakovsky, een universitair docent aan de Princeton University en gespecialiseerd in AI en computer vision. Zij noemt het werkend krijgen van self-supervised learning enorm uitdagend. "Een doorbraak op dit gebied heeft belangrijke consequenties voor werk aan visuele herkenning dat gebruik maakt van dit type algoritmen."

Trainen veel efficiënter

Het onderzoek van LeCun is een van de richtingen waarin gedacht wordt om het trainen van neurale netwerken efficiënter te maken. De verdere ontwikkeling van kunstmatige intelligentie stuit op praktische problemen zoals het labelen door mensen en het energieverbruik dat gepaard gaat met het verwerken van enorme hoeveelheden trainingsdata.

LeCun: "Ik ventileer al geruime tijd het idee van self-supervised learning, Op de lange termijn komt de vooruitgang in AI uit programma's die de hele dag video's bekijken en leren als een baby." Toepassingen van deze zelflerende trainingsmodellen zouden een uitkomst kunnen bieden voor het beoordelen van medische beelden. Dan zou het niet langer nodig zijn zo veel röntgenfoto's en scans te labelen voor ze betrouwbare uitkomsten geven. Facebook denkt de techniek in te kunnen zetten voor het automatisch plaatsen van hashtags bij Instagram of het verwijderen van ongepast beeldmateriaal. Ook kunnen automatisch advertenties worden gekoppeld aan bepaalde afbeeldingen.

 

Reacties

Om een reactie achter te laten is een account vereist.

Inloggen Word abonnee

Bevestig jouw e-mailadres

We hebben de bevestigingsmail naar %email% gestuurd.

Geen bevestigingsmail ontvangen? Controleer je spam folder. Niet in de spam, klik dan hier om een account aan te maken.

Er is iets mis gegaan

Helaas konden we op dit moment geen account voor je aanmaken. Probeer het later nog eens.

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in

Maak een gratis account aan en geniet van alle voordelen:

Heb je al een account? Log in