Compreender o que está em uma imagem – uma das tarefas cognitivas mais simples para a maioria dos humanos – é um problema teimosamente difícil para os sistemas de inteligência artificial resolverem.
Na última década, os modelos de IA ficaram cada vez melhores na análise dos tipos de imagens que você pode encontrar na internet. O estado da arte avançou de pequenos modelos que precisavam ser treinados manualmente por engenheiros de aprendizado de máquina para grandes modelos pré-treinados que funcionam imediatamente. Este progresso corresponde a um conjunto cada vez maior de dados de treinamento disponíveis, começando com ImageNet (~1 milhão de imagens) e culminando, atualmente, em LAION (~6 bilhões de imagens).
O problema é que todos esses dados são extraídos do mesmo domínio (ou seja, a internet pública). Um dos diagramas mais icônicos do artigo ImageNet (de 2012) exibiu suas classes granulares de fotos de gatos.
A imagem principal na postagem do blog LAION (de 2022) apresenta . . . fotos de gatos.
Isso é bom para muitos casos de uso do consumidor, em que os dados de produção provavelmente correspondem razoavelmente bem aos dados de treinamento. Mas a maioria dos casos de uso B2B não se encaixa perfeitamente nesse molde. O conteúdo visual em um contexto de negócios pode ser produzido por câmeras exclusivas, em configurações exclusivas ou com metadados exclusivos. Quando o OpenAI foi lançado pela primeira vez CLIP, por exemplo, superou os modelos mais antigos em fotos de carros ou comida, mas ficou dramaticamente atrás em imagens de satélite e fotos de tumores. Modelos mais novos como BASIC preencheu algumas dessas lacunas, mas desenvolveu modos de falha novos e bizarros (por exemplo, falha no MNIST, um dos primeiros e mais simples benchmarks de classificação de imagem).
Como resultado, a maioria das empresas que tentam analisar imagens e vídeos não consegue fazer aprendizado de máquina supervisionado — coleta, rotulagem e treinamento manuais de grandes conjuntos de dados internos — mesmo para necessidades de negócios relativamente simples. Não existe uma maneira simples de aplicar conhecimento de domínio a grandes grupos de conteúdo visual.
Aqui é onde IA coativa Coactive é um aplicativo que ajuda as equipes de dados a trabalhar de forma eficiente com dados de imagem e vídeo, sem exigir habilidades especializadas de aprendizado de máquina. Ele usa modelos pré-treinados de última geração para fornecer uma compreensão aproximada do conteúdo visual e um sistema proprietário de aprendizado ativo para desenvolver recursos visuais mais especializados conceitos. Esses conceitos são então expostos por meio de interfaces de API e SQL padrão para análise de tendência de energia, moderação de conteúdo, pesquisa e outras funções de negócios principais.
De forma crítica, o Coactive permite que os usuários mapeiem esses fluxos de trabalho analíticos para dados proprietários e ontologias de metadados, como um catálogo de produtos existente ou uma lista de conteúdo proibido. Ele pode lidar com dados fora do domínio que não correspondem aos dados típicos de imagens da Internet. E faz isso sem exigir que os usuários rotulem manualmente mais do que alguns pontos de dados de exemplo. O resultado é um sistema intuitivo de análise visual que pode capturar conhecimentos práticos de negócios, mas não requer uma equipe de engenharia de ML ou rotulagem de dados para usar.
Temos o prazer de anunciar hoje que investimos nas rodadas inicial e série A do Coactive. Estamos entusiasmados em apoiar os cofundadores Cody Coleman e Will Gaviria Rojas na construção da empresa.
Cody viu esse problema em primeira mão no Facebook, onde trabalhou em sistemas de aprendizado ativo para moderação de conteúdo e desenvolveu a tecnologia principal para Coactive enquanto fazia seu doutorado em Stanford sob a orientação de Matei Zaharia (cofundador da Databricks e cocriador do Apache Spark). E seríamos negligentes em não mencionar a determinação verdadeiramente excepcional que Cody demonstrou em seu vida pessoal antes de fundar a Coactive. Will também viu os problemas que a Coactive está resolvendo em seu trabalho como cientista de dados no eBay e é um pesquisador de aprendizagem profunda treinado no MIT e na Northwestern.
Como a IA continua a mostrar novos resultados de tirar o fôlego quase todas as semanas, estamos orgulhosos de apoiar os fundadores a trazer esses avanços para problemas de negócios importantes - e enganosamente complexos, embora nem sempre atraentes.
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