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Una nueva característica de Twitter implica machine learning e IA para entender qué quiere mostrar exactamente un usuario cuando publica una foto.

El atractivo del aprendizaje automático no siempre se trata de grandes características nuevas; con frecuencia, lo que hace mejor es brindar pequeñas actualizaciones que mejoran sutilmente la experiencia del usuario. Tal es el caso de Twitter, que está aplicando algoritmos de redes neuronales para recortar automáticamente las vistas previas de las imágenes de los usuarios en su parte más interesante de acuerdo al criterio de la Inteligencia Artificial.

La compañía ha estado trabajando en esta herramienta por un tiempo, pero apenas es día de hoy describió detalle cómo funciona por medio de una publicación en su blog.

La técnica utilizada ha sido llamada "recortar usando saliencia" (saliencia significa lo que sea más interesante en una imagen sea esta condición rostros o no). Para definir esto, utilizaron los datos de los estudios académicos en el seguimiento ocular, que registran qué áreas de imágenes las personas miran primero.

Una vez que los ingenieros de Twitter entrenaron una red neuronal para identificar estas áreas, necesitaron optimizarla para trabajar en tiempo real en el sitio. Afortunadamente, el recorte necesario para una vista previa de la foto es bastante amplio: solo se reduce una imagen hasta quizás la tercera parte más interesante. No se necesita brindar mayores detalles. Eso significa que Twitter podría reducir y simplificar los criterios que la red neuronal evalúa usando una técnica llamada "destilación del conocimiento".

El resultado final fue una red neuronal diez veces más rápida que su diseño original.

Esta nueva característica se implementará próximamente en las aplicaciones de escritorio, iOS y Android para todos los usuarios, señala en su post la compañía. Así que la próxima vez que veas una vista previa de una foto en Twitter que te invite a hacer clic estarás utilizando una red neuronal.