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• 페이스북 수석 인공지능 과학자 얀 르쿤은 아기들이 배우는 것처럼 기계가 어떻게 관찰을 통해 배우기를 원하는지 설명하면서 펜을 만지작거립니다.
• SEER는 또한 객체 감지, 분할 및 이미지 분류를 포함한 작업에서 모델들을 능가했습니다.
• 인기 있는 ImageNet 데이터 세트에서 10%의 예만으로 훈련했을 때 SEER는 여전히 77.9%의 정확도를 달성했습니다.
• SEER를 개발하면서 페이스북은 SwAV라는 알고리즘을 활용했는데, 이는 자체 지도 학습에 대한 회사의 조사 결과에서 비롯된 것이었습니다.





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