نَخل الصور المخلة في الشبكات الخاصة مثل المدارس والجامعات بإستخدام الذكاء الصناعي
قد يظن القارئ الكريم بأن تقنيات الذكاء الصناعي وصلت الى حد التعرف على الأشخاص في الصور فقط، ولكنها تعدت ذلك الى التعرف على اخلاقهم ايضا.
قام الفريق بتطوير نظام منخل يقوم تلقائيا بالتعرف على الصور المُخلة من غيرها واعطاء تقييم لكل صورة بخمسة تصانيف. وصل نموذج الذكاء الصناعي المطور في منخل الى نسبة نجاح عالية تجاوزت 95% عند دمج سياق الصور مع التقييم و85% عند تقييم الصور فقط.
يمكن دمج النظام مع العديد من الشبكات والانظمة لأتمتة التنبيهات او الازالة المباشرة للمحتوى لاي وسائط مخلة. تم تدريب النظام على قاعدة ضخمة من صور مخلة (* قد يستغرب القارئ الكريم كلمة تدريب، ولكنها تمثل حقيقة تقنية في عالم الذكاء الصناعي) باستخدام مكتبة الذكاء الشهيرة TensorFlow. هذه المكتبة معتمدة ومفتوحة المصدر من شركة قوقل وتعتمد على اخر تقنيات الذكاء الصناعي في المكتبات المفتوحة المصدر.
نوع الصور | نسبة النجاح في التعرف | عدد الصور | توقع صحيح | توقع خاطئ |
صور مخلة | 85% | 430786 | 366296 | 64490 |
صور شبه مخلة | 60% | 41697 | 25353 | 16344 |
صور محايدة | 90% | 151104 | 143403 | 7701 |
