Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Google veröffentlicht ein riesiges KI-Trainingsdatenlager mit mehr als 5 Millionen Fotos von 200.000 Sehenswürdigkeiten weltweit
Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, die Merkmale jedes Ortes auf der Welt auf individueller Ebene genau zu erkennen (d. h. klar zwischen Orten in derselben Kategorie unterscheiden zu können, z. B. Niagarafälle und andere Wasserfälle) und Bilder abzurufen (Objekte in Bildern). mit anderen Versionen dieses Objekts in jeder Kategorie) gehören zu den langjährigen Zielen der Abteilung für intellektuelle Forschung. Von besonderem Interesse ist die künstliche Intelligenz von Google. Letztes Jahr veröffentlichte das Unternehmen Google-Landmarks, ein Datenpaket zu den Wahrzeichen der Erde, von dem Google behauptete, es sei das damals größte der Welt, und es organisierte außerdem zwei Wettbewerbe (Landmark Recognition 2018 und Landmark Retriny 2018), an denen mehr als 100.000 Menschen teilnahmen 500 führende Forscher für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz weltweit.
Nach dem Erfolg des letzten Jahres veröffentlichte Google gestern, am 5. Mai, offiziell das Google-Landmarks-v2 AI Training Data Warehouse mit Open-Source-Code, als wichtiger Schritt im Plan zur erfolgreichen Entwicklung neuer Technologien. Computer-Vision-Modelle können Wahrzeichen auf der ganzen Welt besser erkennen schnell, präzise und anspruchsvoll. Dieses Google-Landmarks-v2-Data-Warehouse ist viel größer als die Vorgängerversion und verfügt über bis zu 5 Millionen Fotos (doppelt so viele wie die Vorgängerversion) von 200.000 Sehenswürdigkeiten (siebenmal so viele wie die Vorgängerversion) auf der ganzen Welt. Auf der ganzen Welt.
Darüber hinaus hat Google nicht vergessen, in diesem Jahr zwei neue „Herausforderungen“ in der Kaggle-Community für maschinelles Lernen, Landmark Recognition 2019 und Landmark Retriny 2019, zu starten und gleichzeitig den Quellcode und das Modell für Detect-to-Retrieve zu veröffentlichen. Ein Framework hilft dabei, Bilder nach Regionen effektiver wiederherzustellen.
„Sowohl Bilderkennungs- als auch Abrufmethoden erfordern im Allgemeinen größere Trainingsdatensätze, sowohl hinsichtlich der Anzahl der Bilder als auch der Vielfalt der Orientierungspunkte, um das System besser und stärker zu trainieren.“ „Wir hoffen, dass dieser Datensatz dazu beitragen wird, die Bilderkennungs- und Abruffunktionen moderner KI-Modelle gründlicher zu verbessern“, sagten zwei Software-Ingenieure im Google AI-Team, Bingyi Cao und Tobias. Weyand teilte mit.
Darüber hinaus werden nach Angaben dieser beiden Experten 5 Millionen Fotos von mehr als 200.000 in Google-Landmarks-v2 gespeicherten Sehenswürdigkeiten gesammelt und von Fotografen auf der ganzen Welt bereitgestellt. Jedes Foto wird mit einer spezifischen Beschreibung des Ortes und des Autors versehen, zum Beispiel Schloss Neuschwanstein, Golden Gate Bridge, Kiyomizu-dera, Burj Khalifa, Gizeh-Sphinx (Große Sphinx von Gizeh), Machu Picchu und viele andere berühmte Sehenswürdigkeiten. Google-Forscher fügten dann historische, wenig bekannte Fotos hinzu, die aus Wikimedia Commons, dem Online-Archiv der Wikimedia Foundation mit Bildern, Tönen und anderen Arten von Mediendaten, gesammelt wurden.
Was ist also das Hauptproblem, das das Detect-to-Retrieve-Framework löst? Wie von Bingyi Cao und Tobias Weyand erklärt, können die von Google veröffentlichten Modelle (die anhand einer Teilmenge von 80.000 Bildern aus dem ersten Google-Landmarks-Datensatz trainiert wurden) die Vorteile von Begrenzungsrahmen nutzen. Begrenzungsrahmen aus einem Objekterkennungsmodell, um Bildregionen „Gewicht zu verleihen“. enthalten interessante Elemente, wodurch die Genauigkeit erheblich verbessert wird.
Darüber hinaus nehmen ab heute Anmeldungen zur Teilnahme für Landmark Recognition 2019 (bei dem die teilnehmenden Teams mit der Entwicklung von KI-Modellen zur Unterstützung der Identifizierung von Orientierungspunkten beauftragt werden) und Landmark Retriny 2019 (teilnehmende Teams verwenden KI-Systeme, um Bilder zu finden, um einen bestimmten Ort genau darzustellen) entgegen. Bei beiden Wettbewerben gibt es Geldpreise im Gesamtwert von 50.000 US-Dollar. Die Gewinnerteams werden von Google eingeladen, an der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung) teilzunehmen, die später in diesem Jahr in Long Beach, Kalifornien, stattfindet, um sich dort zu präsentieren die Einzelheiten des von ihnen umgesetzten Ansatzes.
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