处 旧金山 更进 步 图像是从某 角

abuhasan421

度拍摄的 例如 从恶魔岛拍摄的旧金山天际线 图像视频算法机器学习系统 这 结果显示了这 析的可靠性 不是 但比 年前好多了 作为用户 我们使用这些能力 我们开始认为它们是理所当然的 正常的 然而 作为营销人员 我们往往试图通过忘记这些机器变得多么智能来作弊 现在 将这 点更进 步 这种准确 析图像内容的能力呈指数级增长 这意味着他们对传统信号的依赖越来越少 例如 标签不再是它们过去的键。

指示符 如果机器确定它已正确识别图像显示的内容 甚至图像周围的文本内容也会变得相对多余 他们绝对 析每 图像 我 直认为他们的算法处理图像会产生财务成本 因此为了钱的问题 他们无法 析收集到的每张图像 伪造的 商家说他们绝观 瑞士电话号码表 察对 析每张图片并确定它显示的内容 这意味着他们在文件名 标签 标题 说明甚至图像周围的内容中看到的线索只能用于证实或澄清机器理解的内容 因此 在这些方面作弊不再有任何意义 会发现作弊行为并键。



忽略它 但更糟糕的是 信任 以 标签为例 确保算法将快速识别哪些网站是值得信赖的 并将历史信任设置应用于这些网站的图像排名 这似乎证实了我从我的网站向 和 提交页面的经历 对于我测试的 些网站 图像索引非常非常快 几秒钟 对于其他网站 这需要几 钟 几小时甚至几天的时间 因此 历史上建立的信任将成为指数化速度的重要因素 表示 随着时间的推移建立好的 或坏的 声誉也适用于权威 他们会查看很多信号来评估权威 在他的评键。

nihaolai

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