攜手史丹佛、卡內基團隊，Google首席AI科學家 李飛飛再度將人工智慧帶向新的章節！人工智慧為今年的亮點，但終究無法模擬人類行為，這次李飛飛團隊提出一種模型能夠自動標注網路中巨量的嘈雜影片。
透過手工的方式標註訓練影片，對於少數的動態影片是可行的，但如果遇到多元動作的動態影片就會有困難了。此研究的模型使用一組標註數據來學習如何為新的、沒有見過的動作類別進行標註的策略。這樣可以學習特定領域的專有知識，以及如何在避免語義漂移（Semantic drift）的同時選擇不同的範例。
例如，該模型可以從訓練數據中進行學習，如圖所示，其中人的動作線索對正確動作分類的幫助更大（例如「騎馬」），而不是動物的外形。
因此就能達到「讓機器自己挑「對」資料樣本！」，真是一大突破！
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