เฟซบุ๊กสร้างข้อมูลแท็กภาพจาก hashtag ใน Instagram สร้างโมเดลจัดหมวดภาพความแม่นยำสูงสุด

เฟซบุ๊กประกาศความสำเร็จในการสร้างปัญญาประดิษฐ์เพื่อจัดหมวดหมู่ภาพ (image labelling) และทดสอบความแม่นยำด้วยชุดข้อมูล ImageNet ได้ความแม่นยำสูงสุด 85.4% สูงกว่าโมเดลที่ทำคะแนนดีที่สุดอยู่ 2%

ความพิเศษของโมเดลใหม่นี้คือการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มหึมาสำหรับการฝึกโมเดล เฟซบุ๊กอาศัยภาพจากอินสตาแกรมจำนวน 3.5 พันล้านภาพ ที่มีแฮชแท็กในกลุ่มที่เฟซบุ๊กสนใจ จำนวน 17,000 แฮชแท็ก

การใช้ข้อมูลจากภาพที่โพสสาธารณะเช่นนี้ไม่สามารถนำมาใช้ได้ตรงๆ โดยเฟซบุ๊กต้องรวบแฮชแท็กที่เป็นคำใกล้เคียงกันเข้าด้วยกัน จัดความสมดุลแฮชแท็กบางคำที่มีการแท็กสูงมาก ทำให้เหลือภาพที่ใช้งานได้จริงพันล้านภาพ และแฮชแท็ก 1,500 แท็ก

โมเดลที่ใช้งานคือ ResNeXt-101 ที่ตัวโมเดลมีขนาดใหญ่อและด้วยปริมาณข้อมูลมหาศาลเช่นนี้ต้องอาศัยชิปกราฟิกถึง 336 ชุด และเวลาฝึกโมเดลหลายสัปดาห์

ที่มา - Facebook Code



Topics: FacebookArtificial IntelligenceInstagram