Zu verstehen, was sich in einem Bild befindet – eine der einfachsten kognitiven Aufgaben für die meisten Menschen – ist für Systeme der künstlichen Intelligenz ein hartnäckig schwierig zu lösendes Problem.
In den letzten zehn Jahren sind KI-Modelle immer besser darin geworden, die Arten von Bildern zu analysieren, die Sie möglicherweise im Internet finden. Der Stand der Technik hat sich von kleinen Modellen, die von Ingenieuren für maschinelles Lernen manuell trainiert werden mussten, zu großen, vortrainierten Modellen entwickelt, die sofort einsatzbereit sind. Dieser Fortschritt entspricht einem ständig wachsenden Satz verfügbarer Trainingsdaten, beginnend mit ImageNet (~1 Million Bilder) und derzeit in LAION (~6 Milliarden Bilder) kulminierend.
Das Problem ist, dass all diese Daten aus demselben stammen Domain (dh das öffentliche Internet). Eines der bekanntesten Diagramme aus dem ImageNet-Papier (von 2012) zeigte seine granularen Klassen von Katzenbildern.
Das Hauptbild im LAION-Blogbeitrag (von 2022) zeigt . . . Katzenbilder.
Dies ist für viele Verbraucheranwendungsfälle in Ordnung, bei denen die Produktionsdaten wahrscheinlich ziemlich gut mit den Trainingsdaten übereinstimmen. Aber die meisten B2B-Anwendungsfälle passen nicht genau in dieses Schema. Visuelle Inhalte in einem geschäftlichen Kontext können von einzigartigen Kameras, in einzigartigen Umgebungen oder mit einzigartigen Metadaten produziert werden. Als OpenAI zum ersten Mal veröffentlicht wurde CLIP, zum Beispiel übertraf es ältere Modelle auf Bildern von Autos oder Lebensmitteln, blieb aber auf Satellitenbildern und Bildern von Tumoren dramatisch zurück. Neuere Modelle wie BASIC schloss einige dieser Lücken, entwickelte aber neue, bizarre Fehlermodi (z. B. das Versagen von MNIST, einem der frühesten und einfachsten Bildklassifizierungs-Benchmarks).
Infolgedessen stecken die meisten Unternehmen, die versuchen, Bilder und Videos zu analysieren, mit überwachtem maschinellem Lernen fest – selbst für relativ einfache Geschäftsanforderungen – manuelles Sammeln, Kennzeichnen und Trainieren großer interner Datensätze. Es gab keinen einfachen Weg, Fachkenntnisse auf große Pools visueller Inhalte anzuwenden.
Das ist wo Koaktive KI kommt ins Spiel. Coactive ist eine Anwendung, die Datenteams dabei unterstützt, effizient mit Bild- und Videodaten zu arbeiten, ohne dass spezielle Kenntnisse im maschinellen Lernen erforderlich sind. Es verwendet modernste vortrainierte Modelle, um ein grobes Verständnis visueller Inhalte zu vermitteln, und ein proprietäres aktives Lernsystem, um spezialisiertere visuelle Elemente zu entwickeln Konzepte. Diese Konzepte werden dann über standardmäßige SQL- und API-Schnittstellen zur Verfügung gestellt, um Trendanalysen, Inhaltsmoderation, Suche und andere Kerngeschäftsfunktionen zu unterstützen.
Entscheidend ist, dass Coactive Benutzern ermöglicht, diese analytischen Workflows proprietären Daten und Metadaten-Ontologien zuzuordnen, wie z. B. einem bestehenden Produktkatalog oder einer Liste verbotener Inhalte. Es kann Out-of-Domain-Daten verarbeiten, die nicht mit typischen Internet-Bilddaten übereinstimmen. Und das, ohne dass Benutzer mehr als ein paar Beispieldatenpunkte manuell beschriften müssen. Das Ergebnis ist ein intuitives visuelles Analysesystem, das praktisches Geschäftswissen erfassen kann, aber kein ML-Engineering- oder Datenkennzeichnungsteam erfordert.
Wir freuen uns, Ihnen heute mitteilen zu können, dass wir sowohl in die Seed- als auch in die Serie-A-Runden von Coactive investiert haben. Wir freuen uns, die Mitgründer Cody Coleman und Will Gaviria Rojas beim Aufbau des Unternehmens zu unterstützen.
Cody sah dieses Problem aus erster Hand bei Facebook, wo er an aktiven Lernsystemen für die Moderation von Inhalten arbeitete und die Kerntechnologie für Coactive entwickelte, während er in Stanford bei Matei Zaharia (Mitbegründer von Databricks und Mitbegründer von Apache Spark) promovierte. Und wir würden nachlässig sein, die wirklich außergewöhnliche Entschlossenheit, die Cody in seiner gezeigt hat, nicht zu erwähnen persönliches Leben vor der Gründung von Coactive. Will sah auch die Probleme, die Coactive in seiner Arbeit als Datenwissenschaftler bei eBay löst, und ist ein versierter Deep-Learning-Forscher, der am MIT und Northwestern ausgebildet wurde.
Da die KI weiterhin fast jede Woche atemberaubende neue Ergebnisse zeigt, sind wir stolz darauf, Gründer dabei zu unterstützen, diese Fortschritte zu wichtigen – und täuschend komplexen, wenn auch nicht immer sexy – Geschäftsproblemen zu machen.
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