画像の内容を理解すること (ほとんどの人間にとって最も単純な認知タスクの XNUMX つ) は、人工知能システムが解決するのが非常に難しい問題です。
過去 1 年間で、AI モデルは、インターネットで見つけた種類の画像の分析においてますます良くなっています。 最先端の技術は、機械学習エンジニアが手動でトレーニングする必要のある小さなモデルから、すぐに使用できる事前トレーニング済みの大規模なモデルへと進歩しています。 この進歩は、ImageNet (約 6 万の画像) から始まり、現在 LAION (約 XNUMX 億の画像) で最高潮に達し、増え続ける利用可能なトレーニング データのセットに対応しています。
問題は、このすべてのデータが同じものから引き出されることです。 ドメイン (つまり、公共のインターネット)。 ImageNet 論文 (2012 年以降) の最も象徴的な図の XNUMX つは、猫の写真の粒度の細かいクラスを誇示しました。
LAION ブログ投稿 (2022 年以降) のリード画像は . . . 猫の写真。
これは、本番データがトレーニング データとかなりよく一致する可能性が高い、多くのコンシューマ ユース ケースでは問題ありません。 しかし、ほとんどの B2B ユース ケースは、この型にはまりません。 ビジネス コンテキストのビジュアル コンテンツは、独自のカメラ、独自の設定、または独自のメタデータによって生成される場合があります。 OpenAI が最初にリリースされたとき CLIPたとえば、車や食べ物の写真では古いモデルよりも優れていましたが、衛星画像や腫瘍の写真では劇的に劣っていました。 のような新しいモデル BASIC これらのギャップのいくつかを埋めましたが、新しい奇妙な失敗モードを開発しました (たとえば、最も初期で最も単純な画像分類ベンチマークの XNUMX つである MNIST の失敗など)。
その結果、画像や動画を分析しようとするほとんどの企業は、比較的単純なビジネス ニーズであっても、教師あり機械学習 (大規模な内部データセットの収集、ラベル付け、トレーニング) を手動で行うことに行き詰まっています。 ドメインの専門知識をビジュアル コンテンツの大規模なプールに適用する簡単な方法はありませんでした。
これはどこですか? 協調的 AI Coactive は、特殊な機械学習スキルを必要とせずに、データ チームが画像や動画データを効率的に扱うのに役立つアプリケーションです。 最先端の事前トレーニング済みモデルを使用してビジュアル コンテンツを大まかに理解し、独自のアクティブ ラーニング システムを使用して、より専門的なビジュアルを開発します。 コンセプト. これらの概念は、標準の SQL および API インターフェイスを介して公開され、トレンド分析、コンテンツ モデレート、検索、およびその他のコア ビジネス機能を強化します。
Coactive を使用すると、ユーザーはこれらの分析ワークフローを、既存の製品カタログや禁止コンテンツのリストなどの独自のデータおよびメタデータ オントロジーにマッピングできます。 典型的なインターネット画像データと一致しないドメイン外データを処理できます。 また、ユーザーがいくつかのサンプル データ ポイントに手動でラベルを付ける必要もありません。 その結果、実用的なビジネスの専門知識を取得できる直感的なビジュアル分析システムが得られますが、ML エンジニアリング チームやデータ ラベル付けチームが使用する必要はありません。
本日、Coactive のシード ラウンドとシリーズ A ラウンドの両方に投資したことを発表できることを嬉しく思います。 共同創業者である Cody Coleman と Will Gaviria Rojas の会社設立をサポートできることを嬉しく思います。
Cody は Facebook でこの問題を直接目にし、コンテンツ モデレーションのアクティブ ラーニング システムに取り組み、Coactive のコア テクノロジーを開発し、スタンフォード大学で Matei Zaharia (Databricks の共同創設者であり、Apache Spark の共同作成者) の下で博士号を取得しました。 そして、コーディが彼の中で示した真に並外れた決意については言及しません。 私生活 Coactiveを設立する前。 Coactive が eBay でのデータ サイエンティストとしての仕事で解決しようとしている問題も見てきました。また、MIT と Northwestern で訓練を受けた熟達した深層学習研究者でもあります。
AI はほぼ毎週、息をのむような新しい結果を示し続けているため、創業者がこれらの進歩を重要な、そして常に魅力的ではないにしても一見複雑なビジネス上の問題に持ち込むことをサポートできることを誇りに思っています。
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