理解图像中的内容——对大多数人来说是最简单的认知任务之一——是人工智能系统要解决的一个顽固难题。
在过去十年中,人工智能模型在分析您可能在互联网上找到的各种图像方面做得越来越好。 最先进的技术已经从必须由机器学习工程师手动训练的小型模型发展到开箱即用的大型预训练模型。 这一进展对应于一组不断增长的可用训练数据,从 ImageNet(约 1 万张图像)开始,到目前在 LAION(约 6 亿张图像)中达到顶峰。
问题是所有这些数据都来自同一个 域 (即公共互联网)。 ImageNet 论文(自 2012 年起)中最具标志性的图表之一展示了其精细类别的猫图片。
LAION 博客文章(自 2022 年起)中的主图具有 . . . 猫图片。
这对于许多消费者用例来说是可以的,在这些用例中,生产数据可能与训练数据相当匹配。 但大多数 B2B 用例并不完全适合这种模式。 商业环境中的视觉内容可能由独特的相机、独特的设置或独特的元数据产生。 OpenAI 首次发布时 CLIP例如,它在汽车或食物图片上的表现优于旧模型,但在卫星图像和肿瘤图片上明显落后。 较新的型号如 基本 填补了其中的一些空白,但开发了新的、奇怪的失败模式(例如,失败的 MNIST,最早和最简单的图像分类基准之一)。
因此,大多数试图分析图像和视频的企业都被困在有监督的机器学习中——手动收集、标记和训练大型内部数据集——即使是为了相对简单的业务需求。 没有一种简单的方法可以将领域专业知识应用于大量视觉内容。
这是哪里 协同人工智能 Coactive 是一款应用程序,可帮助数据团队高效地处理图像和视频数据,而无需专门的机器学习技能。 它使用最先进的预训练模型来粗略理解视觉内容,并使用专有的主动学习系统来开发更专业的视觉内容 概念. 然后通过标准 SQL 和 API 接口公开这些概念,以支持趋势分析、内容审核、搜索和其他核心业务功能。
至关重要的是,Coactive 允许用户将这些分析工作流映射到专有数据和元数据本体,例如现有产品目录或禁止内容列表。 它可以处理与典型 Internet 图像数据不匹配的域外数据。 它不需要用户手动标记多个示例数据点就可以做到这一点。 结果是一个直观的可视化分析系统,可以捕获实用的业务专业知识,但不需要 ML 工程或数据标记团队来使用。
我们今天很高兴地宣布,我们投资了 Coactive 的种子轮和 A 轮。 我们很高兴支持联合创始人 Cody Coleman 和 Will Gaviria Rojas 建立公司。
Cody 在 Facebook 亲眼目睹了这个问题,在那里他致力于内容审核的主动学习系统,并开发了 Coactive 的核心技术,同时在 Matei Zaharia(Databricks 的联合创始人和 Apache Spark 的联合创始人)的斯坦福大学获得博士学位。 我们不能不提科迪在他的比赛中表现出的真正非凡的决心。 个人生活 在创立 Coactive 之前。 作为 eBay 的数据科学家,Will 还看到了 Coactive 正在解决的问题,并且是一位在麻省理工学院和西北大学接受过培训的有成就的深度学习研究员。
随着 AI 几乎每周都继续展示令人惊叹的新成果,我们很自豪能够支持创始人将这些进步带到重要的——虽然并不总是性感的——但看似复杂的商业问题上。
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