Las redes sociales, entre muchos sitios populares, siempre tienen problemas con algunos tipos de im\u00e1genes que suben los usuarios a sus respectivas cuentas. Por ejemplo, Facebook no permite im\u00e1genes de car\u00e1cter pornogr\u00e1fico y claramente toma acciones cuando las identifica o bien, cuando alg\u00fan usuario denuncia una foto poco apropiada. Sin embargo, esto parece ser un problema que no es f\u00e1cil de automatizar.<\/p>\n
Pero Yahoo! ahora ha anunciado su m\u00e1s reciente trabajo de c\u00f3digo abierto: un modelo que puede darse cuenta espec\u00edficamente si una imagen es de naturaleza pornogr\u00e1fica.<\/p>\n
El sistema usa un tipo de inteligencia artificial llamada \u201caprendizaje profundo\u201d, la cual involucra entrenar redes neuronales artificiales sobre un gran banco de im\u00e1genes (en este caso im\u00e1genes pornogr\u00e1ficas) y hacer las inferencias necesarias sobre nuevos datos encontrados.<\/p>\n
El modelo est\u00e1 en GitHub bajo la licencia BSD 2 y viene pre-entrenada, de manera que los usuarios pueden ajustarla a lo que m\u00e1s les convenga. El modelo trabaja con el marco de trabajo\u00a0Caffe\u00a0(de c\u00f3digo abierto) para aprendizaje profundo. El equipo entren\u00f3 al modelo usando lo que ahora es el sistema\u00a0CaffeOnSpark.<\/p>\n
El nuevo modelo podr\u00eda ser interesante de analizar y bien podr\u00eda ser utilizado en sitios como Pinterest o Instagram, o incluso Facebook, para tratar de minimizar las fotos de car\u00e1cter adulto que muchas veces aparecen y que son indeseables en un sistema como el de las redes sociales, por su alcance a tantos grupos de personas de tantas edades diferentes.<\/p>\n
\u201cHasta donde sabemos, no hay un modelo o algoritmo de c\u00f3digo abierto para identificar im\u00e1genes NSFW (Not safe\/suitable for work)\u201d, dice el ingeniero de Yahoo!, Jay Mahadeokar junto con el director senior de manejo de producto, Gerry Pesavento, en un art\u00edculo del blog de Yahoo.<\/p>\n
Cabe decir que Baidu, Facebook, Google, Microsoft y Twitter han tenido sistemas de c\u00f3digo abierto de aprendizaje profundo en el pasado, pero quiz\u00e1 sin el alcance que este sistema busca tener.<\/p>\n
Sin embargo, este software no deber\u00eda considerarse perfecto:\u00a0\u201cno podemos dar ninguna garant\u00eda sobre la salida. Lo que podemos hacer es poner esto a la disposici\u00f3n de los desarrolladores para explorar y mejorar este proyecto de c\u00f3digo abierto\u201d, dicen los autores del mismo en un texto donde se deslindan de cualquier responsabilidad o resultados.<\/p>\n
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