Facebook'un yüz tanıyan yapay zekası, insan zekası seviyesine ulaştı.
Facebook’un yeni yapay zeka araştırma ekibi, yüz doğrulama yazılımlarında köşe taşı olacak bir gelişmeyi duyurdu. Söylediklerine göre Facebook’un yeni teknolojisi, yüz tanıma konusunda insan zekası seviyesine ulaşmış durumda.
Yabancı birine ait iki ayrı fotoğrafı gösterdiğinizde, insanların yüzlerini doğru eşleştirme oranı yüzde 97,53. Facebook araştırmacılarının yeni geliştirdiği yazılımın aynı testteki skoru ise yüzde 97,25. Sonuç, ışık ya da kişinin doğrudan kameraya bakıp bakmıyor oluşu gibi varyasyonlardan etkilenmiyor. Yani Facebook’un yeni yazılımı, neredeyse, yüzleri sizin kadar iyi eşleştirebiliyor.
Yeni yazılım, 4 bin kişiye ait 4 milyon adet yüz resminden oluşan ve bugüne kadar oluşturulan “en büyük veritabanı” kullanılarak eğitilmiş. Geliştirmeyle Facebook’un bugünkü teknolojisinin hata oranında yüzde 25 oranında azalma sağlanmış ve insan deneyimine bir hayli yaklaşılmış.
Facebook araştırmacıları, ”DeepFace” adını verdikleri yeni yaklaşım sayesinde bir önceki yüz tanıma teknolojisine göre majör bir geliştirme sağlamış. Modern yüz tanıma teknolojilerinde konvansiyonel yaklaşım Tespit et => Birleştir=>Sun=> Sınıflandır aşamalarını takip ederek çalışıyor. Buna karşın, Facebook’un yeni yazılımı, birleştirme ve sunma aşamasını yeniden ele almış. Ve buraya 9 katmanlı derin bir nöral ağdan yüz sunumunu sağlayan 3 boyutlu yüz modellemesi eklenmiş. Bu derin ağ, 120 milyondan daha fazla sayıda parametre içeriyor.
Facebook yazılımı Deeep Learning adı verilen yapay zeka teknolojilerine de yeni bir yaklaşım getirmesiyle de çok önemli bir gelişme olarak görülüyor. Deep Learning, yapay zekanın bir alanı ve uyarılmış nöron ağları kullanarak, büyük miktardaki veri içinden belirli kalıpları tanımayı öğrenebiliyor.
Facebook’un yeni geliştirmesi, size bir portre fotoğrafının kime ait olduğunu söyleyemiyor, henüz değil. Ancak araştırmacılar yüz doğrulamak için kullandıkları bazı tekniklerin, yüz tanıma teknolojilerine de uyarlanabileceğini söylüyor.
Facebook’un yeni yazılımının başarısında önemli bir paysa, böyle bir araştırma için doğru büyüklükte veriye erişebilmesinde. Facebook’a kullanıcıları her gün 350 milyon adet fotoğraf yüklüyor. Şirket bu bilgileri şimdiye kadar etiketleme özelliğini geliştirmek için kullanmıştı
Yabancı birine ait iki ayrı fotoğrafı gösterdiğinizde, insanların yüzlerini doğru eşleştirme oranı yüzde 97,53. Facebook araştırmacılarının yeni geliştirdiği yazılımın aynı testteki skoru ise yüzde 97,25. Sonuç, ışık ya da kişinin doğrudan kameraya bakıp bakmıyor oluşu gibi varyasyonlardan etkilenmiyor. Yani Facebook’un yeni yazılımı, neredeyse, yüzleri sizin kadar iyi eşleştirebiliyor.
Yeni yazılım, 4 bin kişiye ait 4 milyon adet yüz resminden oluşan ve bugüne kadar oluşturulan “en büyük veritabanı” kullanılarak eğitilmiş. Geliştirmeyle Facebook’un bugünkü teknolojisinin hata oranında yüzde 25 oranında azalma sağlanmış ve insan deneyimine bir hayli yaklaşılmış.
Facebook araştırmacıları, ”DeepFace” adını verdikleri yeni yaklaşım sayesinde bir önceki yüz tanıma teknolojisine göre majör bir geliştirme sağlamış. Modern yüz tanıma teknolojilerinde konvansiyonel yaklaşım Tespit et => Birleştir=>Sun=> Sınıflandır aşamalarını takip ederek çalışıyor. Buna karşın, Facebook’un yeni yazılımı, birleştirme ve sunma aşamasını yeniden ele almış. Ve buraya 9 katmanlı derin bir nöral ağdan yüz sunumunu sağlayan 3 boyutlu yüz modellemesi eklenmiş. Bu derin ağ, 120 milyondan daha fazla sayıda parametre içeriyor.
Facebook yazılımı Deeep Learning adı verilen yapay zeka teknolojilerine de yeni bir yaklaşım getirmesiyle de çok önemli bir gelişme olarak görülüyor. Deep Learning, yapay zekanın bir alanı ve uyarılmış nöron ağları kullanarak, büyük miktardaki veri içinden belirli kalıpları tanımayı öğrenebiliyor.
Facebook’un yeni geliştirmesi, size bir portre fotoğrafının kime ait olduğunu söyleyemiyor, henüz değil. Ancak araştırmacılar yüz doğrulamak için kullandıkları bazı tekniklerin, yüz tanıma teknolojilerine de uyarlanabileceğini söylüyor.
Facebook’un yeni yazılımının başarısında önemli bir paysa, böyle bir araştırma için doğru büyüklükte veriye erişebilmesinde. Facebook’a kullanıcıları her gün 350 milyon adet fotoğraf yüklüyor. Şirket bu bilgileri şimdiye kadar etiketleme özelliğini geliştirmek için kullanmıştı
Konular
- HANCI
- Güvenlik Aslında Beyninizde
- Köhne han nerelerdesin çık ortaya
- Facebook'un yüz tanıyan yapay zekası, insan zekası seviyesine ulaştı.
- Hancı Nedir? Hancı Ne demektir?
- Hey gidi koca dünya sözleri
- Nikon Z6 III ile Sony FX3 karşılaştırması
- YouTube’da Daha Fazla Görüntüleme Nasıl Alınır?
- Yayın öncesi son kontroller daha fazla izlenmeyi artıracaktır
- Videonuzu Yükledikten Sonra Yapılması Gerekenler
- 4.000 Saat izlenme için 7 Etkili Yolu
- Eğer YouTube Videolarınızı Önerilmiyorsa Ne yapmalısın?
- Abone kazanmanı hızlandırıcı temel taktikler
- Kısa videolar ile Abone ve izlenme süresi kazanma yolları
- 7 gün hergün video paylaşımı deneyimi üzerine
- Videoları Doğru Şekilde Yükleyerek Daha Fazla İzlenme Alın
- 197.000 İzlenme İçin YouTube Ne Kadar Ödüyor?
- Eski kanalı bırakıp yeni kanal açma stratejisi
- Videoları Doğru Şekilde Yükleme stratejileri
- Youtube da Etiket ve Hashtag nasıl kullanılır?
- YouTube İçin Telifsiz Müzik Nasıl Bulunur?
- Daha Fazla Görüntüleme İçin Adım Adım Video Yükleme Rehberi
- 15 gün boyunca hergün video yükleyerek 1000 abone kazanmak
- Kimse İzlemese Bile Neden Paylaşmaya Devam Etmelisiniz
- Nasıl Daha Fazla İzlenme Alınır ve İzlenme Süresini Artırılır
- Elgato Teleprompter ile Profesyonel Video Üretimine Geçiş
- YouTube 600 İzlenme İçin Ne Kadar Ödüyor?
- YouTube'da Restream Yapmadan Önce MUTLAKA Bunu Okuyun!