KI programmieren lernen: CNNS & die häufigsten Fragen l Tutorial Teil 3 | Breaking Lab
Die Auswahl der besten Fotos war immer mehr eine Frage der Kunst als der Wissenschaft, sei es für eine Facebook-Seite oder eine Marketingkampagne. Das könnte sich bald ändern, dank einer neuen Technologie aus MIT.
Forscher vom MIT-Labor für Informatik und Künstliche Intelligenz (CSAIL) haben einen Algorithmus namens MemNet entwickelt, der vorhersagen kann, wie ein Erinnerungsbild oder ein fast vergessenes Bild fast genau ist Wie es die Menschen können, kündigte die Universität am Mittwoch an.
Für jedes Bild erzeugt der Algorithmus eine Heatmap, die zeigt, welche Teile des Bildes am einprägsamsten sind. Letztendlich geht es darum, die Einprägsamkeit von Bildern durch Hervorhebung verschiedener Regionen zu verbessern.
Die Technologie ist nun über eine Online-Demo verfügbar, die jeder ausprobieren kann. Die Forscher planen, sie auch in eine App zu verwandeln Sie helfen den Nutzern dabei, ihre Fotos zu optimieren, damit sie einprägsamer werden.
Mögliche Anwendungen könnten die Verbesserung des Inhalts von Anzeigen und Social-Media-Posts oder die Entwicklung effektiverer Unterrichtsressourcen sein.
"Die Eindeutigkeit kann uns helfen, Systeme zu erstellen um die wichtigsten Informationen zu erfassen oder umgekehrt Informationen zu speichern, die der Mensch am ehesten vergessen wird ", sagte die CSAIL-Studentin Aditya Khosla, die leitende Autorin für ein verwandtes Papier war. "Es ist, als hätte man eine sofortige Fokusgruppe, die sagt, wie wahrscheinlich es ist, dass sich jemand an eine visuelle Nachricht erinnert."
Khosla wird diese Woche in Chile auf der Internationalen Konferenz über Computer Vision die Arbeit vorstellen Das Forschungsteam hinter MemNet hatte bereits einen ähnlichen Algorithmus für die Erinnerungsfähigkeit im Gesicht entwickelt, aber diese neue Arbeit nutzt Techniken des Deep Learning, einschließlich neuronaler Netzwerke, um Computern zu lehren, riesige Datenmengen zu durchsuchen, um Muster zu finden.
Das Team hat den Algorithmus getestet Zehntausende von Bildern aus verschiedenen Datensätzen. Diese Bilder hatten bereits einen "Erinnerungswert" erhalten, basierend auf der Fähigkeit der menschlichen Versuchspersonen, sich an sie in Online-Experimenten zu erinnern.
Der Algorithmus lief dann direkt mit Menschen zusammen, indem er vorhersagte, wie denkwürdig eine Gruppe von Menschen wäre neues, nie zuvor gesehenes Bild. Es stellte sich heraus, dass es 30 Prozent besser war als bestehende Algorithmen und nur wenige Prozentpunkte der Leistung eines durchschnittlichen Menschen erreichte.
Mit Blick auf die Zukunft plant das Forschungsteam, das System zu aktualisieren, um Vorhersagen treffen zu können die Erinnerung an eine bestimmte Person und um sie besser für einzelne Branchen wie Einzelhandel Kleidung und Logo-Design anzupassen.
Google, Xerox und Nvidia gehören zu den Organisationen, die die Forschung zusammen mit der National Science Foundation, dem McGovern Institute Neurotechnologie unterstützt Programm und die MIT Big Data Initiative bei CSAIL.
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