Yahooオープンソースポルノ-ハンティングニューラルネットワーク

Yahooは、Web上のポルノコンテンツを分類するために使用できるディープラーニングネットワークをオープンソース化しています。

人工知能システムは、0と1の間の確率スケールを使用してリスクのある画像を自動的に識別するように訓練されています。 0.2未満のスコアは、画像がすべての目に安全である可能性が高いことを示します。しかし、0.8を超えるものは、コンピューターの画面を見つけた場合に上司との長いチャットの可能性が高いことを示しています。



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たとえば、首から下を覆い、花畑に立っている女性の写真は、0.001のスコアを獲得します。これは、不快感を与えるほどではありません。しかし、ビーチを歩いている上半身裸の男性は0.074のスコアを獲得する可能性があり、砂の中を走っている2人のビキニを着た女性のライフガードは0.116のスコアを獲得します。

「NSFWの資料を定義することは主観的であり、これらの画像を特定する作業は簡単ではありません」と、Yahooの研究エンジニアであるJayMahadeokarと製品管理のシニアディレクターであるGerryPesaventoは次のように書いています。 ブログ投稿 。 「さらに、ある状況で好ましくない可能性があるものは、別の状況でも適切である可能性があります。」

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不適切なスケッチ、漫画、テキスト、暴力的な描写の画像、その他のコンテンツは現在対処されていません。

CaffeOnSparkシステムを使用してトレーニングされた新しいモデルは、汎用のCaffeオープンソースディープラーニングフレームワークで動作します。開発者は、ニーズに合わせてプログラムを微調整する必要がある場合があります。

「今日、画像とユーザー生成コンテンツがインターネットを支配しているため、NSFW [仕事には適さない]画像のフィルタリングは、Webおよびモバイルアプリケーションの不可欠なコンポーネントになります」とブログは述べています。

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フェイスブック 、 グーグル 、およびMicrosoftは、過去にさまざまなディープラーニングシステムをオープンソース化してきました。しかし、Yahooのプログラムはまだ始まったばかりです。

'NSFWの定義は主観的で文脈的です。このモデルは、ポルノ画像の予備フィルタリングに使用できる汎用参照モデルです。 nsfwプロジェクトを開く 著者は免責事項に書いた。 「私たちは出力の正確さを保証するものではなく、開発者がオープンソースプロジェクトとして探索および強化できるようにします。」

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