Meta, geliştirmiş olduğu yapay zeka ile geleneksel bilinen yapay zeka saptama yöntemlerinden uzaklaşıyor.Geliştirilen modelleme, ortaya çıkan görüntülerde öncesinde görülmemiş nesneleri algılayabiliyor.

Meta, geliştirdiği yeni yapay zekayla bilinen geleneksel türdeki yapay zeka saptama yöntemlerinden uzaklaşıyor. Geliştirilen modelleme, görüntülerde daha önce görülmemiş nesneleri algılayabiliyor.

Bu yapay zekâ bir görüntünün görsel özelliklerini analiz eden bilgisayar görme tekniklerinden faydalanarak görüntülerdeki nesneleri algılıyor. İşlem tipik olarak, çeşitli nesne kategorilerine karşılık gelen görüntü verilerindeki kalıpları tanımlamak adına evrişimli sinir ağı içeriyor. Evrişimli sinir ağı, önce bir dizi evrişim ve havuzlama katmanı ile görüntüden özellikler çıkarıyor. Bunun ardında bu özellikleri, farklı nesnelerin varlığı hakkında tahmin oluşturmak için kullanılıyor.

Ağ, genel olarak çeşitli bağlamlarda nesnelerin doğru bir şekilde nasıl tanınacağını öğrenmek için etiketli görüntülerden oluşan veri kümeleri üzerinde eğitiliyor. Ortaya çıkmış olan yeni görüntülerde nesneleri algılamada yüksek düzeyde doğruluk elde edilmiş oluyor. Meta bu duruma yeni bir boyut kazandırıyor. 

Sosyal medya devinin yayınlanan bir araştırma makalesine göre bu model, nesneleri tıklayarak ya da serbest biçimli metin istemleri ile seçim olabiliyor. Yapay zeka, sadece “kuş” kelimesini belirterek belirlenen bir fotoğrafta yer alan tüm kuşları vurgulamış olacak. Model, bir nesneyi 3 boyutlu olarak tekrardan yapılandırmaya veya bir karma gerçeklik başlığından görüntüler çizmeye yardımcı olmaya çalışıyor. Bu durum için diğer modellerle iş birliği içinde çalışabiliyor.

Yapay Zeka Tabanlı Sohbet, Geliştiricilerin İlgi Odağı Oluyor
Meta’nın Yapay Zekası Görüntülerde Detayları Tespit Edebiliyor

Meta’nın Yapay Zekası Görüntülerdeki Detayları Fark Ediyor

Mevcut modelin, daha ince detayları fark etme ve sınırları tespit etme gibi konularda yeterlilik göstermeyebilir. Bununla beraber eğitim verilerine güvenmenin pratik olmadığı durumlarda gerekli yardımda bulunabiliyor. Bir sosyal ağ, hızla büyüyen içerik hacmine ayak uydurmak adına teknolojiden faydalanabiliyor.

Bu yeni yapay zeka, hızlı aynı zamanda doğru nesne algılaması gerektiren cihazlarda kullanılmasa da bu tür modeller, ek yapay zeka eğitimi gerektiren sınırlama potansiyeli gösteriyor. Meta, hem Al modelini aynı zamanda veri setini ticari olmayan bir lisansla indirilebilir hâle getirdi. Yapılan bu hamle, öncelikle araştırma amacı gütmek üzere teknolojiye erişimi genişletmiş olacak. Bu durumla birlikte atılan adım, Meta’nın bilgisayar görüşünü genelleştirmek istiyor. Sosyal uygulamaları için üretken yapay zeka “kişileri” planlıyor.

SEO İçerik Üreticisi

Cevap Yaz

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir