ChatGPTタスクフォースはヨーロッパによって設立されます
欧州の国家プライバシー監視団体を統合する団体は木曜日、ChatGPT専用の対策委員会を設置したと発表した。
Google、世界中の20万か所のランドマークの500万枚以上の写真を収録した巨大なAIトレーニングデータウェアハウスをリリース
世界の各場所の特徴を個人レベルで正確に認識できる (つまり、同じカテゴリの場所を明確に区別できる、たとえば、ナイアガラの滝と他の滝を明確に区別できる) および画像検索 (画像内のオブジェクト) が可能な AI システムを設計する各カテゴリのそのオブジェクトの他のバージョンとの統合) は知的研究部門の長年の目標の 1 つであり、Google の人工知能は特に興味深いものです。昨年、同社は、当時世界最大だとGoogleが主張していた地球のランドマークに関連するデータパッケージであるGoogle-Landmarksをリリースし、また2つのコンペティション（Landmark Recognition 2018とLandmark Retriny 2018）を主催し、2018年以上の参加を集めた。世界の主要な機械学習と人工知能の研究者 500 人。
昨年の成功に続き、昨日 5 月 5 日、Google は、新しいテクノロジーの開発を成功させるための計画における重要なステップとして、オープン ソース コードを含む Google-Landmarks-v2 AI トレーニング データ ウェアハウスを正式にリリースしました。コンピューター ビジョン モデルは、世界中のランドマークをさらに認識できるようになります。素早く、正確に、そして洗練された形で。この Google-Landmarks-v2 データ ウェアハウスは、以前のバージョンよりも規模が大幅に大きくなり、世界中の 200,000 か所のランドマーク (以前のバージョンの 7 倍) の最大 500 万枚 (以前のバージョンの 2 倍) の写真を保有しています。世界中で。
さらに、Google は今年、Landmark Recognition 2019 と Landmark Retriny 2019 という 2 つの新しい「チャレンジ」を Kaggle 機械学習コミュニティで開始することを忘れず、同時に Detect-to-Retrieve のソース コードとモデルをリリースしました。フレームワークは、領域ごとにイメージをより効果的に復元するのに役立ちます。
「画像認識と検索の両方の方法では、一般に、システムをより効果的にトレーニングし、より強力にするために、画像の数とランドマークの多様性の両方の点で、より大きなトレーニング データセットが必要になります。「私たちは、このデータセットが最新の AI モデルの画像認識と検索機能をより徹底的に改善するのに役立つことを願っています」と Google AI チームの 2 人のソフトウェア エンジニア、Bingyi Cao 氏と Tobias 氏は述べました。
さらに、これら 2 人の専門家によると、Google-Landmarks-v2 に保存されている 20 万以上のランドマークの 500 万枚の写真が世界中の写真家から収集され提供されています。各写真には、ノイシュヴァンシュタイン城、ゴールデン ゲート ブリッジ、清水寺、ブルジュ ハリファ、ギザ スフィンクス (ギザの大スフィンクス)、マチュ ピチュ、その他多くの有名な観光スポットなど、場所と作者の具体的な説明がラベル付けされます。その後、Google の研究者は、ウィキメディア財団の画像、音声などのオンライン アーカイブであるウィキメディア コモンズから収集した歴史的であまり知られていない写真を追加しました。
それでは、Detect-to-Retrieve フレームワークが解決する主な問題は何でしょうか? Bingyi Cao 氏と Tobias Weyand 氏が説明したように、Google がリリースしたモデル (最初の Google-Landmarks データセットからの 80,000 枚の画像のサブセットでトレーニングされた) では、境界ボックスを利用できます。興味深いアイテムが含まれているため、精度が大幅に向上します。
また、Landmark Recognition 2019（参加チームはランドマークの識別を支援するAIモデルの設計を課題とします）とLandmark Retriny 2019（参加チームはAIシステムを利用して指定された場所を正確に表示するための画像を検索します）も本日より参加登録の受付を開始しました。どちらのコンテストにも総額 50,000 ドルの賞金が含まれており、優勝チームは、今年後半にカリフォルニア州ロングビーチで開催されるコンピューター ビジョンとパターン認識に関する会議 (コンピューター ビジョンとパターン認識に関する会議) に Google から招待され、ショーを披露します。彼らが実装したアプローチの詳細。
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