A tecnologia de aprendizado de máquina nem sempre está associada a grandes funções. Freqüentemente, esses são pequenos truques que afetam com muito cuidado e um pouco o resultado. Por exemplo, usando Twitter as redes neurais permitem que você selecione automaticamente a parte mais interessante da foto para visualização.
A empresa vem trabalhando nessa ferramenta há algum tempo, mas detalhou seus métodos em blogue apenas ontem ML Lucas Theis e o selo ML Zehan Wang explicam como eles começaram a usar a detecção de rosto para cortar fundos, apenas para descobrir que o método não funcionava para imagens de paisagens, objetos e, mais importante, seus gatinhos favoritos.
A solução foi "poda usando significância". Para determinar esse parâmetro, os desenvolvedores usaram dados de estudos acadêmicos sobre o trabalho dos olhos, que registram quais áreas das imagens as pessoas olham primeiro.
"ESSES DADOS PODEM SER USADOS PARA TREINAR REDES NEURAIS E OUTROS ALGORITMOS PARA PREVER O QUE AS PESSOAS QUEREM ASSISTIR"
THEIS E WANG
Depois que os desenvolvedores treinaram a rede neural para identificar essas áreas, eles precisaram otimizá-la para funcionar em tempo real no site. Felizmente para eles, a área de corte necessária para visualizar as fotos é grande o suficiente – você está apenas reduzindo a imagem. Isso significa que Twitter pode reduzir e simplificar os critérios avaliados pela rede neural usando uma técnica chamada destilação de conhecimento.
O resultado final foi uma rede neural dez vezes mais rápida que a original. “Isso nos permite realizar a detecção de saliência do objeto em todas as imagens, assim que elas forem carregadas, selecionaremos a parte mais interessante da foto em tempo real”, escrevem Theis e Wang.
O novo recurso já está disponível para todos PC, iOS e Android- formulários. Portanto, da próxima vez que você vir uma foto interessante em Twitter, lembre-se de que isso também é resultado de uma rede neural.
fonte: The Verge