В рамках конференции Build 2015 прошла демонстрация инструментов машинного обучения (Machine Learning) в Azure. В качестве примера того, как просто ими пользоваться, докладчики создали сервис how-old.net, определяющий возраст по фотографии. После этого буквально за несколько часов он стал хитом Интернета, набрав более 40 тысяч посетителей, загрузивших свыше 250 тысяч фотографий. Пользователи соцсетей также опубликовали множество ссылок на сервис, обмениваясь скриншотами результатов его работы. Создатели how-old.net наверняка рассчитывали на некоторый вирусный эффект, но не ожидали такой популярности.
Машинное обучение – сложная тема, многие публикации на нашем сайте посвящены отдельным ее аспектам. Однако именно такие простые примеры, как how-old.net, помогают продемонстрировать ближайшие перспективы этого направления ИТ, а также проиллюстрировать возможности технологий Microsoft.
Кором Томпсон (Corom Thompson) и Сантош Баласубраманиан (Santosh Balasubramanian), специалисты Microsoft в области машинного обучения и создатели how-old.net, подробно рассказывают о том, какими инструментами они пользовались на специальной странице http://blog.how-old.net.
Помимо сервисов Azure, в нем задействованы новые API распознавания лиц, которые позволяют не только выделять лица на фотографиях, но и интерпретировать их, в частности, высказывая предположения о возрасте изображенного на них человека.
Эти инструменты являются составной частью проекта Оксфорд, также представленного на Build. Он объединяет ряд технологий, которые позволят создавать интеллектуальные приложения и сервисы, использующие возможности машинного обучения в области распознавания лиц и интерпретации естественного языка.
«Разработчики могут просто применять наши инструменты, не вдаваться в тонкости машинного обучения», – сказал Виджай Воккаарне (Vijay Vokkaarne), команда которого работает в проекте Оксфорд над компонентами интерпретации речи.
