Facebook使用35亿张Instagram图像训练其人工智能

Facebook拥有大量可用于培训AI算法的数据，包括数十亿用户的Instagram图像。

这家社交媒体巨头在2012年以10亿美元的价格收购了Instagram。当时，有些人以3000万用户批评其价值。然而，现在该平台每月活跃用户超过8亿。

Facebook训练了一种机器学习算法，使用Instagram上发布的超过35亿个单独对图像进行分类。该算法考虑了用于图像的17,000个标签。

在Facebook的F8开发者大会上，首席技术官Mike Schroeper说：

“在计算机视觉领域取得进步的最大限制因素 - 就像AI的许多领域一样 - 是我们几乎完全依赖手工标记的，人工策划的数据集。

如果一个人没有花时间标记图像中的特定内容，即使是最先进的计算机视觉系统也无法在运行时检测到它，因为它没有在训练集中看到它。

我们构建了一些突破性的技术，以前所未有的规模采用公开提供的标签图像。我们使用公共图像集训练了35亿个训练图像，而在该数据集中没有任何人类策划图像。“

该公司在2017年8月发布的一篇论文(PDF)中披露，该图像集的大小是谷歌用于训练算法的3亿倍。

Facebook工程总监Srinivas Narayanan补充道：

“我们现在已经创造了世界上最好的计算机视觉系统。它在ImageNet上获得了84.5%的最高分，这是一个广泛用于基准测试的数据集。

早在去年8月，人工智能新闻就报道说IBM在7小时内分析了750万张图片后，准确率为33.8%，创造了图像识别记录。Facebook可能刚刚设定了新标准。