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SEERは10億個の無作為、レーベルが指定されていない、キュレーティングされていないインスタグラムイメージについて事前に学習した後、
最も進歩した最先端の自己指導学習システムを凌駕し、イメージネットで84.2%最高精度に到達



人工知能（AI）の未来は、テータ分析によりカスタマイズされた情報を提供するキュレーション（Curation）とラベリングされたデータセットに頼らず、イメージの中の物体を認識したり、テキストブロックを解析し、現在、我々が行っている数多くの作業を遂行することなく、与えられたすべての情報から直接学習できるシステムを実現するものへと移動している。

このようなアプローチは、代表的に自己指導学習（Self-Supervised Learning）が主導している。

フェイスブックAIが今、コンピュータービジョンで自己指導学習のパラダイムを転換させた。
多くのコンピュータビジョンで、細心のキュレーションとラベル無しでインターネット上のイメージグループから学習できる新しい10億パラメータのコンピュータビジョンモデルである「シアー(Self-supERvised.以下、SEER)」を開発し、この開発に使われたヴィッセル(VISSL)を4日にオープンソースとして公開した。

SEERは、10億個の無作為、レーベルが指定されていない、キュレーティングされていないインスタグラム(Instagram)のイメージについて事前に学習した後、最も進歩した最先端の自己指導システムを凌駕し、イメージネット(ImageNet)で84.2%の最高精度に達したものである。

SEERは、10億個の無作為、レーベルが指定されていない、キュレーティングされていないインスタグラムのイメージについて事前に学習した後、最も進歩した最先端の自己指導システムを凌駕し、イメージネットで84.2%の最高精度に達したものである。

さらに、ローショットや物体感知、細分化やイメージ分類を含めたダウンストリーム作業で、最先端の地図学習モデルを凌いだ。
また、イメージネットデータセットの例題のうち、たった10%で訓練したとき、SEERは全データセットで依然77.9%を記録し、トップ-1精度を達成しており、注釈が追加されたイメージネット例題のうち、たった1%のみを使用して学習したときも、SEERは60.5%のトップ-1精度を達成した。

このSEERの成果は、自己指導学習が実際の環境でコンピュータービジョン作業に卓越していることを示している。
これは究極的には、未来により柔軟かつ正確に適応できるコンピュータビジョンモデルのためのパラダイムを変え始めたものと評価される。

一方、フェイスブックAIは、SEERに関する詳細情報（論文）をAIコミュニティと共有し、SEERを開発していたヴィッセル（VISSL）をオープンソースで公開し、自己指導学習をさらに民主化し、完全に自己監督された未来に向けた進展を加速させるために努力していると明らかにした。

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