Facebook の検索ツールは、さらにビジュアルなものになろうとしています。
応用機械学習ディレクターのホアキン・カンデラ氏は、ブログ投稿今日（での彼のプレゼンテーションに伴う）機械学習 @Scaleニューヨーク市のイベント）で、Facebook の AI ベースの画像認識ツールに関する最新情報を共有します。この改善により、写真を「ピクセル レベル」で特定できるようになり、手動でタグ付けされているかどうかに関係なく、ユーザーがコンテンツに基づいて画像を検索できるようになります。
「最近まで、オンライン検索は、画像を検索する場合でも常にテキスト中心のテクノロジーでした」と彼は書いています。 「これまでは、画像が発見可能かどうかは、画像に十分なタグが付けられているか、適切なキャプションが付いているかによって決まりました。」
Facebook のコンピューター ビジョン技術の進歩と新しいツールの導入により、ユーザーはよりターゲットを絞った画像検索ができるようになります。たとえば、古い写真を検索すると、黒いシャツや赤いドレスを着ている画像、または画像内の人々が踊っている画像を検索できます。
マッシュ可能な光の速度
Facebook のコンピューター ビジョン ツールは当初、視覚障害者が写真をスキャンするだけで写真の内容を識別してサービスを利用できるようにすることを想定していました。しかし今日のニュースは、一般のFacebookユーザーもこの機能から多くの恩恵を受けていることを示している。
キャンデラ氏は、進歩には「多くの」チームの貢献を認め、Facebook の汎用 AI プラットフォームである FBLearner Flow が現在、月に 120 万回の AI 実験を実行していると書きました。これは、わずか 1 年前の 6 倍です。
その上に構築されたのが、画像とビデオを理解するための Facebook の専門プラットフォームである Lumos です。 Lumos を使用すると、ネットワークの検索ツールは画像やビデオ内の特徴を自動的に識別できます。ユーザーにとって、この機能は、探している写真を正確に検索するのに役立ちます。また、Facebook にとっては、自動化により特定が容易になります。不適切なコンテンツそしてスパム。
これらのシステムは、プラットフォームの写真の自動代替テキスト (AAT) を改善するためにも採用されており、これにより、視覚障害者にとってプラットフォームの視覚的側面がよりアクセスしやすくなります。新しいツールでは、「人々が踊る」などの 12 の新しいアクションのセットが自動画像説明に追加されました。