Capire cosa c'è in un'immagine - uno dei compiti cognitivi più semplici per la maggior parte degli umani - è un problema ostinatamente difficile da risolvere per i sistemi di intelligenza artificiale.
Negli ultimi dieci anni, i modelli di intelligenza artificiale sono migliorati sempre di più nell'analizzare i tipi di immagini che potresti trovare su Internet. Lo stato dell'arte è passato da piccoli modelli che dovevano essere addestrati manualmente da ingegneri di machine learning a grandi modelli pre-addestrati che funzionano fuori dagli schemi. Questo progresso corrisponde a una serie sempre crescente di dati di addestramento disponibili, a partire da ImageNet (~ 1 milione di immagini) e culmina, attualmente, in LAION (~ 6 miliardi di immagini).
Il problema è che tutti questi dati sono tratti dallo stesso dominio (vale a dire l'Internet pubblico). Uno dei diagrammi più iconici del documento ImageNet (dal 2012) ha mostrato le sue classi granulari di immagini di gatti.
L'immagine principale nel post del blog LAION (dal 2022) presenta . . . foto di gatti.
Questo va bene per molti casi d'uso dei consumatori, in cui è probabile che i dati di produzione corrispondano abbastanza bene ai dati di addestramento. Ma la maggior parte dei casi d'uso B2B non si adatta perfettamente a questo modello. Il contenuto visivo in un contesto aziendale può essere prodotto da telecamere uniche, in impostazioni uniche o con metadati unici. Quando OpenAI è stato rilasciato per la prima volta CLIP, ad esempio, ha superato i modelli più vecchi su immagini di automobili o cibo, ma è stato notevolmente inferiore su immagini satellitari e immagini di tumori. I modelli più recenti come BASIC ha colmato alcune di queste lacune, ma ha sviluppato nuove e bizzarre modalità di errore (ad esempio, il fallimento di MNIST, uno dei primi e più semplici benchmark di classificazione delle immagini).
Di conseguenza, la maggior parte delle aziende che tentano di analizzare immagini e video sono bloccate nell'esecuzione di machine learning supervisionato, raccogliendo, etichettando e addestrando manualmente grandi set di dati interni, anche per esigenze aziendali relativamente semplici. Non c'è stato un modo semplice per applicare l'esperienza del dominio a grandi pool di contenuti visivi.
Qui è dove IA coattiva entra in gioco. Coactive è un'applicazione che aiuta i data team a lavorare in modo efficiente con dati di immagini e video, senza richiedere competenze specializzate di machine learning. Utilizza modelli pre-addestrati all'avanguardia per fornire una comprensione approssimativa del contenuto visivo e un sistema di apprendimento attivo proprietario per sviluppare immagini visive più specializzate concetti. Questi concetti vengono quindi esposti tramite interfacce SQL e API standard per potenziare l'analisi delle tendenze, la moderazione dei contenuti, la ricerca e altre funzioni aziendali fondamentali.
Fondamentalmente, Coactive consente agli utenti di mappare questi flussi di lavoro analitici su ontologie di dati e metadati proprietari, come un catalogo di prodotti esistente o un elenco di contenuti proibiti. Può gestire dati fuori dominio che non corrispondono ai tipici dati di immagine di Internet. E lo fa senza richiedere agli utenti di etichettare manualmente più di alcuni punti dati di esempio. Il risultato è un sistema di analisi visiva intuitivo in grado di acquisire competenze aziendali pratiche ma che non richiede l'utilizzo di un team di progettazione ML o di etichettatura dei dati.
Siamo entusiasti di annunciare oggi che abbiamo investito sia nei turni seed che in quelli di serie A di Coactive. Siamo entusiasti di supportare i cofondatori Cody Coleman e Will Gaviria Rojas nella costruzione dell'azienda.
Cody ha visto questo problema in prima persona su Facebook, dove ha lavorato su sistemi di apprendimento attivo per la moderazione dei contenuti e ha sviluppato la tecnologia di base per Coactive mentre guadagnava il suo dottorato di ricerca a Stanford con Matei Zaharia (cofondatore di Databricks e co-creatore di Apache Spark). E vorremmo trascurare di non menzionare la determinazione davvero eccezionale che Cody ha mostrato nella sua vita privata prima di fondare Coactive. Will ha anche visto i problemi che Coactive sta risolvendo nel suo lavoro di data scientist presso eBay ed è un abile ricercatore di deep learning formato al MIT e alla Northwestern.
Mentre l'intelligenza artificiale continua a mostrare nuovi risultati mozzafiato quasi ogni settimana, siamo orgogliosi di supportare i fondatori per portare questi progressi a problemi aziendali importanti e ingannevolmente complessi, se non sempre sexy.
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