发布时间：2022-1-25 分类： 电商动态
互联网上每天都会生成大量内容。对于互联网公司而言，由于监管人力问题，基于内容的服务在审计方面可能存在风险。截至今年5月，中国互联网协会报告中心在20114年获得互联网访问报告淫秽色情网站。 12321报告中心已要求应用程序商店处理337个不良应用程序。
政府对互联网公司的监管不断加强，开发商需要花费大量的审计人力来规避风险。自建信息过滤或增加审计人员将增加产品和服务之外的支出，给开发前带来额外压力。
传统的内容审查依赖于大量的手工工作。大多数现有的信息过滤系统也保持在关键字程序匹配级别。随着阅读图片时代的到来，信息的传递更多地依赖于图像和视频，而简单的文本过滤不能满足内容审查的需要。
随着近年来计算机视觉技术的突破性发展，基于深度学习的图像识别技术已经开始成熟，使得机器可以代替手动执行大部分信息审查工作。
然而，计算机视觉领域是一个非常高科技领域。它不仅对技术水平有严格的要求，而且还需要大量的训练数据积累，复杂的图像识别算法，昂贵的硬件系统和相应的工程开发支持。尽管谷歌，Facebook和百度在中国都拥有自主开发的机器智能系统，但它们尚未公开发布。
特别是对于中小型开发团队或个人开发人员，他们往往没有人工智能的工程和技术能力，但也需要处理大量的图像数据。这个矛盾怎么能打破？人工智能专注于图像识别和视觉检测Enterprise——图普科技利用他们的技术很好地解决了这个问题。
基于深度学习理论，Tuptech创建了业界首个内容审查云平台。通过创建图像识别云，现有的违规图像由材料库和专门针对目标特征训练的识别模型识别。借助开放的云API平台填补市场空白，企业无需聘请人工智能来识别专家，通过访问API呼叫识别服务来建立研发团队。这大大降低了行业应用图像识别服务的门槛，使更多的互联网公司可以使用人工智能图像识别技术。
在调用Tupu云API之后，用户可以在登录审计云平台后查看图片，以便机器可以学习相关标准并返回越来越符合个性化标准的结果。同时，Tup打开模型训练界面，允许用户重新定义分类标准，在通过数据注释完成机器训练后，产生新的分类结果。
与传统的人工审查方法相比，机器歧视的最大问题是“误报”。如何使机器识别低于人工误报率，实现“误判判断”是机器可靠性的考验。 Tuptech采用的方法是将问题分为两部分，确定性和不确定性。确定的部分被移交给机器，并且不确定的部分被移交给劳动者。机器确认部件的准确度为99.5％，超出了手册的范围，可以完全取代人工而无需检查。对于可疑部件，机器根据可能性进行分类。疑似部分仅占总数的5％-15％。这部分可以根据从高到低的概率进行审计，即使需要人力，也可以大大提高审查效率。
对于机器学习，其整体性能的主要影响取决于三个要素：算法，GPU计算能力和海量数据的培训。教堂计算机了解世界需要大量的图像数据。 Tupper Technology与中国顶级云存储提供商Qi Niuyun以及中国最大的即时通讯云服务提供商合作，并可以访问它。迅雷，花瓣网，酷狗，邻居等平台都有大量的样本积累和实际应用基础。目前，Tuptech的样本数量已超过1亿，样本库每周升级一次，以添加新发现的样本。随着数据库的增长，Tup的机器学习算法将更加准确。
目前，Tuptech已经在各个领域创建了原创识别技术，包括色情图片和视频验证，小型广告过滤，场景和字符识别以及暴力内容过滤（即将推出）。百乐机器人可以处理高达数亿美元的图像和视频，帮助运营团队节省超过90％的人工成本。
人工智能总是给人太多的想象力。随着纳米技术和生物技术的加速发展，科幻电影中的场景越来越接近我们，人机交互和人机共存的时代已经来临。作为着名的大学校长Ray· Ray Kurzweil说：“这是一个人与机器共存的时代，但机器比人类好得多，而且它们具有强大的人工智能。足以完成许多以前必须由人类完成的任务。 ”的
内容审查的云时代已经到来。我们正在跨越人工智能的奇点，以满足图像识别技术为工作和生活带来的变化。
