Comprendre ce qu'il y a dans une image - l'une des tâches cognitives les plus simples pour la plupart des humains - est un problème obstinément difficile à résoudre pour les systèmes d'intelligence artificielle.
Au cours de la dernière décennie, les modèles d'IA sont devenus de mieux en mieux capables d'analyser les types d'images que vous pourriez trouver sur Internet. L'état de l'art est passé de petits modèles qui devaient être formés manuellement par des ingénieurs en apprentissage automatique à de grands modèles préformés qui fonctionnent prêts à l'emploi. Ces progrès correspondent à un ensemble toujours croissant de données de formation disponibles, commençant par ImageNet (~ 1 million d'images) et culminant, actuellement, dans LAION (~ 6 milliards d'images).
Le problème est que toutes ces données sont tirées du même domaine (c'est-à-dire l'Internet public). L'un des diagrammes les plus emblématiques de l'article ImageNet (de 2012) a montré ses classes granulaires d'images de chats.
L'image principale du billet de blog LAION (à partir de 2022) présente . . . photos de chat.
Cela convient à de nombreux cas d'utilisation grand public, où les données de production sont susceptibles de correspondre assez bien aux données de formation. Mais la plupart des cas d'utilisation B2B ne rentrent pas parfaitement dans ce moule. Le contenu visuel dans un contexte professionnel peut être produit par des caméras uniques, dans des paramètres uniques ou avec des métadonnées uniques. Quand OpenAI est sorti pour la première fois CLIP, par exemple, il a surpassé les modèles plus anciens sur les photos de voitures ou de nourriture, mais a été considérablement à la traîne sur les images satellites et les images de tumeurs. Des modèles plus récents comme BASIQUE a comblé certaines de ces lacunes, mais a développé de nouveaux modes de défaillance bizarres (par exemple, l'échec du MNIST, l'un des premiers et des plus simples repères de classification d'images).
Par conséquent, la plupart des entreprises qui tentent d'analyser des images et des vidéos sont bloquées dans l'apprentissage automatique supervisé (collecte, étiquetage et formation manuels de grands ensembles de données internes), même pour des besoins commerciaux relativement simples. Il n'y a pas eu de moyen simple d'appliquer l'expertise du domaine à de grands bassins de contenu visuel.
C'est ici que IA coactive Coactive est une application qui aide les équipes de données à travailler efficacement avec des données d'image et de vidéo, sans nécessiter de compétences spécialisées en apprentissage automatique. Il utilise des modèles pré-formés de pointe pour donner une compréhension approximative du contenu visuel, et un système d'apprentissage actif propriétaire pour développer des visuels plus spécialisés. concepts. Ces concepts sont ensuite exposés via des interfaces SQL et API standard pour alimenter l'analyse des tendances, la modération du contenu, la recherche et d'autres fonctions commerciales essentielles.
De manière critique, Coactive permet aux utilisateurs de mapper ces flux de travail analytiques sur des données propriétaires et des ontologies de métadonnées, telles qu'un catalogue de produits existant ou une liste de contenus interdits. Il peut gérer des données hors domaine qui ne correspondent pas aux données d'image Internet typiques. Et il le fait sans obliger les utilisateurs à étiqueter manuellement plus que quelques exemples de points de données. Le résultat est un système d'analyse visuelle intuitif qui peut capturer une expertise commerciale pratique, mais qui ne nécessite pas l'utilisation d'une équipe d'ingénierie ML ou d'étiquetage des données.
Nous sommes ravis d'annoncer aujourd'hui que nous avons investi à la fois dans les cycles de démarrage et de série A de Coactive. Nous sommes ravis de soutenir les cofondateurs Cody Coleman et Will Gaviria Rojas dans la construction de l'entreprise.
Cody a vu ce problème de première main sur Facebook, où il a travaillé sur des systèmes d'apprentissage actif pour la modération de contenu, et a développé la technologie de base pour Coactive tout en obtenant son doctorat à Stanford sous Matei Zaharia (cofondateur de Databricks et co-créateur d'Apache Spark). Et nous serions négligents de ne pas mentionner la détermination vraiment exceptionnelle dont Cody a fait preuve dans son vie privée avant de fonder Coactive. Will a également vu les problèmes que Coactive résout dans son travail de data scientist chez eBay, et est un chercheur accompli en apprentissage en profondeur formé au MIT et à Northwestern.
Alors que l'IA continue de montrer de nouveaux résultats époustouflants presque chaque semaine, nous sommes fiers d'aider les fondateurs à apporter ces avancées à des problèmes commerciaux importants - et d'une complexité trompeuse, sinon toujours sexy.
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