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因此，Facebook除了進一步調整人工智慧運算框架，藉由金字塔結構區隔影像內容識別判斷順序，讓系統能依照不同需求提昇內容判斷效率，或是透過同義詞將不同語言詞彙匯集在相同子集，藉此讓不同語言互譯效率提昇，同時也能進一步讓系統仿照人腦能以想像、推理等方式補齊數據資料可能缺少部分，進而實現讓系統能以有限數據資料進行學習，並且從中推擬更多學習成果。
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Facebook在很早之前就已經藉由人工智慧試圖解決垃圾訊息、假帳號、或是各類不適當內容，不過如果是使用現有人工智慧技術的話，勢必要有足夠數據資料提供訓練，否則系統通常僅能針對既有學習結果判斷內容是否適合出現在Facebook頁面。因此在未來的人工智慧技術發展，Facebook計畫讓人工智慧能從有限數據資料進行自我學習，並且能像人腦一樣「舉一反三」。
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《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
- OK忠訓 房屋增貸>facebook
從目前絕大多數人工智慧訓練模式，多半是以大量數據資料進行機器學習，過程中也必須將數據資料逐一進行標記，讓系統能知曉學習內容代表項目，例如學習判斷什麼是貓、什麼是天空，或是什麼叫做紅色等。
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