Google 想要大家一起改善其影片分析運算法

YouTube-8M 是一個利用 YouTube 那龐大影片館藏，來讓編程人員一試其機器學習運算法的練習場。現在 Google 為此計劃帶來重大更新，除了加入更多影片標籤和音訊元素外，他們更在 Kaggle 社群發起獎金總值達 100,000 美元的競賽，吸引各路編程好手能設計最好的運算法來為 700,000 套影片加入標籤（用於訓練的 8M 數據組數目）。

Google 指數據組是從 YouTube 超過 700 萬套片藏（時長達 450,000 小時）中挑選出來的，它們以 4716 種不同的標籤分類著（平均每套影片有 3.4 個標籤），而且還伴隨著從每秒影片中預先提取的音訊和視覺特徵（總計有 3.2B feature vectors）。

勝出者名單將會在 7 月在 IEEE 會議上的 YouTube-8M Workshop 中公布，最佳隊伍能獲得 30,000 美元，所謂重賞之下、必有勇夫，相信能吸引不少身懷絕技的團隊參賽。Google 還會向早期參賽提供 Google Cloud 額度為早鳥優惠。

來源: Kaggle, Google

經由: Engadget