На пике своей мощности, алгоритм позволяет натренировать компьютер 40 тысячью изображениями в секунду, используя 256 графических процессоров. Это открытие позволит Facebook сильно продвинуться в создании систем ИИ с помощью компьютерного зрения.
Аналитики и ученые, работающие с большими данными, должны также выиграть от новой технологии. Если раньше им нужно было тратить целый день на создание модели, теперь они могут тестировать свои гипотезы каждый час, с перерывом на кофе, а к концу дня придти уже к каким-то выводам, рассказывают в Facebook. Раньше весь процесс тестирования занимал неделю.
8 новых фактов об организме человека, недавно открытых наукой
Идеи
Алгоритм работает за счет увеличения размера мини-пакетов изображений во время машинного обучения, что позволяет ускорить процесс обучения, используя большое количество графических процессоров. Однако раньше это увеличивало время обучения и снижало качество.
Команда Facebook решила использовать новую фазу разогрева, которая медленно увеличивает скорость обучения и размер пакетов изображений, чтобы сохранить качество. Благодаря этому инженерам Facebook удалось сохранить примерно одинаковое количество ошибок, как для пакета в 8,192 изображения, так и для пакета в 256 изображений.
Компания проводила свое исследование в рамках Open Compute Project, и оно доступно всем желающим.
«К 2100 году человечество расколется на биологические касты»
Мнения
По мнению Яна Лекуна, главы лаборатории искусственного интеллекта Facebook, следующим шагом в развитии машинного зрения станут компьютеры, которые обучаются в процессе просмотра видео.