Nuevo en Twitter: tecnología de aprendizaje profundo para asignar información relevante a imágenes
>> jueves, 31 de julio de 2014
Twitter adquiere la firma de búsqueda de imágenes Madbits
http://www.cwv.com.ve/ 31/07/2014
Madbits, una empresa con un año de antigüedad que usa la tecnología de aprendizaje profundo para asignar información relevante a imágenes en bruto, ha sido adquirida por Twitter, de acuerdo al sitio web de Madbits.
El pasado año, la startup neoyorkina ha estado desarrollando tecnología de inteligencia visual que automáticamente entiende, organiza y extrae información relevante de medios en bruto incluso cuando no hay etiquetas asociadas con los archivos, se señaló en el sitio web. La búsqueda de imágenes es su interés central y Madbits apunta a crear conjuntos de imágenes inteligentes y dinámicas para organizar de forma automática grandes bases de datos de imágenes, de acuerdo al perfil de la empresa en LinkedIn.
Twitter no respondió inmediatamente a una solicitud para comentar el acuerdo, pero el perfil en LinkedIn del cofundador de Madbits, Louis-Alexandre Etezad-Heydari, ahora presenta su cargo como ingeniero senior de software de Twitter.
El otro cofundador de la compañía, Clément Farabet, fue científico investigador del Courant Institute de laUniversidad de Nueva York (NYU, por sus siglas en inglés) por cinco años. Su supervisor en el Ph.D. ahí, Yann LeCun, fue seleccionado en mayo por Facebook para encabezar un laboratorio de inteligencia artificial enfocado en el aprendizaje profundo.
La tecnología de Madbits se basa en el “aprendizaje profundo”, un enfoque estadístico del aprendizaje de máquina que involucra juntar proyecciones simples para formar modelos jerárquicos poderosos.
La compañía ha desarrollado alrededor de diez diferentes prototipos de aplicaciones para hacer esto y se estaba preparando para lanzarse a la bolsa, pero en cambio decidió vender su tecnología a Twitter, añadiendo que en Twitter su tecnología podría crecer a su pleno potencial.
De acuerdo a un wiki que aún se encuentra en línea en su sitio web, Madbits usa Torch7, un framework científico de computación con amplio soporte para los algoritmos de aprendizaje de máquina que usa el lenguaje de scripting LuaJIT y una implementación C subyacente. Torch7 puede usarse para filtrar el ruido de las imágenes o para etiquetarlas, y se encuentra disponible en GitHub.
Farabet trabajó en Torch7 en la NYU, en donde también investigó la visión artificial en general, desde el diseño y entendimiento de los sistemas de visión entrenables hasta su computación en hardware de bajo consumo de energía, de acuerdo a su sitio web personal. Su investigación se enfocó en detectar y clasificar objetos en categorías, independientemente de la posición, tamaño, iluminación, conformación y desorden, y en la forma en que los sistemas pueden aprender automáticamente representaciones internas apropiadas, de la misma forma en que los animales y los seres humanos parecen aprender simplemente viendo el mundo.
Twitter está añadiendo cada vez más características relacionadas con las imágenes a su plataforma de mensajes de 140 caracteres. En marzo desplegó una característica de etiquetado de fotos que puede enlazar fotos con los nombres de usuario de Twitter de aquellos presentes en ellas sin disminuir la cifra de caracteres disponibles. También presentó la capacidad de incluir hasta cuatro fotos en un solo mensaje de Twitter.
Loek Essers, IDG News Service – CIOPeru.pe
http://www.cwv.com.ve/ 31/07/2014
Madbits, una empresa con un año de antigüedad que usa la tecnología de aprendizaje profundo para asignar información relevante a imágenes en bruto, ha sido adquirida por Twitter, de acuerdo al sitio web de Madbits.
El pasado año, la startup neoyorkina ha estado desarrollando tecnología de inteligencia visual que automáticamente entiende, organiza y extrae información relevante de medios en bruto incluso cuando no hay etiquetas asociadas con los archivos, se señaló en el sitio web. La búsqueda de imágenes es su interés central y Madbits apunta a crear conjuntos de imágenes inteligentes y dinámicas para organizar de forma automática grandes bases de datos de imágenes, de acuerdo al perfil de la empresa en LinkedIn.
Twitter no respondió inmediatamente a una solicitud para comentar el acuerdo, pero el perfil en LinkedIn del cofundador de Madbits, Louis-Alexandre Etezad-Heydari, ahora presenta su cargo como ingeniero senior de software de Twitter.
El otro cofundador de la compañía, Clément Farabet, fue científico investigador del Courant Institute de laUniversidad de Nueva York (NYU, por sus siglas en inglés) por cinco años. Su supervisor en el Ph.D. ahí, Yann LeCun, fue seleccionado en mayo por Facebook para encabezar un laboratorio de inteligencia artificial enfocado en el aprendizaje profundo.
La tecnología de Madbits se basa en el “aprendizaje profundo”, un enfoque estadístico del aprendizaje de máquina que involucra juntar proyecciones simples para formar modelos jerárquicos poderosos.
La compañía ha desarrollado alrededor de diez diferentes prototipos de aplicaciones para hacer esto y se estaba preparando para lanzarse a la bolsa, pero en cambio decidió vender su tecnología a Twitter, añadiendo que en Twitter su tecnología podría crecer a su pleno potencial.
De acuerdo a un wiki que aún se encuentra en línea en su sitio web, Madbits usa Torch7, un framework científico de computación con amplio soporte para los algoritmos de aprendizaje de máquina que usa el lenguaje de scripting LuaJIT y una implementación C subyacente. Torch7 puede usarse para filtrar el ruido de las imágenes o para etiquetarlas, y se encuentra disponible en GitHub.
Farabet trabajó en Torch7 en la NYU, en donde también investigó la visión artificial en general, desde el diseño y entendimiento de los sistemas de visión entrenables hasta su computación en hardware de bajo consumo de energía, de acuerdo a su sitio web personal. Su investigación se enfocó en detectar y clasificar objetos en categorías, independientemente de la posición, tamaño, iluminación, conformación y desorden, y en la forma en que los sistemas pueden aprender automáticamente representaciones internas apropiadas, de la misma forma en que los animales y los seres humanos parecen aprender simplemente viendo el mundo.
Twitter está añadiendo cada vez más características relacionadas con las imágenes a su plataforma de mensajes de 140 caracteres. En marzo desplegó una característica de etiquetado de fotos que puede enlazar fotos con los nombres de usuario de Twitter de aquellos presentes en ellas sin disminuir la cifra de caracteres disponibles. También presentó la capacidad de incluir hasta cuatro fotos en un solo mensaje de Twitter.
Loek Essers, IDG News Service – CIOPeru.pe
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