Facebook divulgou a tua aposta na inteligência artificial, aprendizagem automática e visão artificial como armas contra a competição para eliminar o tema nocivo ou abusivo dentro da plataforma. Até neste instante, existiam duas maneiras no Facebook para detectar assunto incorreto como videos terroristas, incitação ao ódio, pornografia ou violência.
Uma baseia-se em despublicarlo no momento em que alguém o marca como errado, e a outra consiste em encontrar este assunto a partir da tecnologia. No segundo dia da conferência para desenvolvedores F8, que ocorre em San José foram anunciadas primordiais avanços por esse segundo esquema, baseados em inteligência artificial, aprendizagem automática e visão artificial.
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- Usuário que reporta: Thialfi 16:06, quatro outubro 2007 (CEST)
Por causa estas ferramentas prontamente Facebook você podes localizar muito mais conteúdo incorreto e eliminá-lo de forma mais rápida, visto que não têm que esperar que uma pessoa o marque como spam. No primeiro trimestre de 2018, Facebook eliminou com este sistema quase dois milhões de peças de conteúdo de ISIS e a Al Qaeda, das quais 99% são eliminadas antes que uma pessoa o denunciara como impróprio. Em particular, se você está utilizando a inteligência artificial, aprendizagem automática e visão artificial pra detectar nudez e hostilidade gráfica, discursos de ódio e propaganda terrorista, mas assim como contas falsas e spam.
A principal problema deste tipo de tecnologia, explica o vice-presidente Guy Rosen, é a amplo quantidade de detalhes que são necessários para identificar padrões de posicionamento significativos. Outra desvantagem pro desenvolvimento desta atividade é a barreira do idioma, desta forma que a companhia está trabalhando, a partir de seu Facebook AI Research (FAIR), em uma área chamada embeddings multilingues pra desafiar o estímulo das línguas. Por outro lado, o Facebook melhorou a tecnologia pra que seus computadores podem distinguir melhor os equipamentos em fotos.
O fizeram graças ao estudo de 3,5 1000 milhões de fotos do Instagram, explicou o diretor de Aprendizado de máquina Aplicado no Facebook, Srinivas Narayanan, no segundo dia de F8. Um dos principais dificuldades, por este caso, é o de não dispor de suficientes imagens marcadas corretamente pra que o sistema possa aprender a imagem que contêm. Como por exemplo, para que um micro computador possa distinguir uma maçã numa imagem, antes necessita ter “treinada” vendo fotos de maçãs acertadamente rotuladas.
Não imagino super bem a proposta. — O comentário anterior sem assinatura, é obra de Jo mojito (disc. A favor, não se trata de ferir sensibilidades ou não, trata-se da importância enciclopédica. Muitos postagens de pessoas que se dedicam, a título de exemplo, a ciência se apaga por inexistência de importância, como
Por que é que não o de atletas que só conhecem na sua casa? Discordo, se jogou ainda que sejam só nove minutos em segunda, pro meu, sim, que deveria estar. Ele e todos os que jogaram nessa categoria. E o mesmo pra primeira peru ou argentina. A wikipédia não é de papel, porém sim que podemos ter todo o entendimento humano.
Bom, a dúvida é que o que foi dito no início, não é verdade, nem há juvenis nem sequer materiais de terceira regional. E o que não podes ser é utilizar o pretexto de que, como se esmaga a algumas profissões, já que vamos diminuir os atletas (por este caso futebolistas). Nem culpar isto, a quem redigir posts de futebol, todavia que se empenhem em limpar a pintores ou escritores ou cientistas. Sobre os estádios, claro que há de tudo, era só um modelo, e posso te revelar alguns, como Estádio Henrique Pano Torrebiarte ou Estádio Wad Madani, ambos, sedes de torneios continentais.