看了谷歌Quick,Draw!數據集，才知各地簡筆畫差這麼多
李杉 編譯自 TechCrunch
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
去年11月，谷歌展示了幾項有趣的機器學習實驗，其中包括Quick, Draw!——在這款遊戲中，你可以畫一個東西，讓圖片識別系統猜測你畫的究竟實是什麼。
該公司現在又發佈了玩家提交的海量圖片，將其作為一個公開數據庫，供人工智能開發者使用。目前，這個數據庫包含5000萬張圖，谷歌還打算繼續擴充它。
如果你覺得瀏覽5000萬張潦草的繪畫毫無樂趣，那也不要擔心，因為關鍵不在這裡。
關鍵在於元數據。這些元數據來自許多不同國家，內容也有很大差異，而且充滿樂趣。
例如，你可以從中瞭解德國人和韓國人對貓或椅子有什麼不同看法。
當然，其中的一些模式非常值得思考。很顯然，韓國人和俄羅斯人更喜歡把椅子畫在角落或側面。為什麼？你或許可以藉助自己的機器學習系統找出背後的原因。
其中還有很多有趣的信息。谷歌在博文中指出，整個數據庫裡的運動鞋比例很大，以至於系統很難識別出高跟鞋和涼鞋。人們畫貓的方法可能也存在一些特定模式。你畫的貓是否跟別人有所不同？或許也可以開發一套機器學習算法找出答案。
谷歌建議你使用新的Facets工具對海量數據進行視覺化。當你擁有這麼大的數據時，如何對其進行分類，以便人們找到值得思考的粗糙模式和想法？如何找到系統性偏見或改進的機會，或者其他類似的東西？
這5000萬張圖片只是個開始——谷歌今後還將發佈另外大約7.5億張圖片，還有可能包括其他項目的有趣數據。
更多信息見Google Research Blog：https://research.googleblog.com/2017/08/exploring-and-visualizing-open-global.html
數據集：https://quickdraw.withgoogle.com/data
— 完 —
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