Comprender lo que hay en una imagen, una de las tareas cognitivas más simples para la mayoría de los humanos, es un problema obstinadamente difícil de resolver para los sistemas de inteligencia artificial.
Durante la última década, los modelos de IA han mejorado cada vez más en el análisis de los tipos de imágenes que puede encontrar en Internet. El estado del arte ha avanzado desde modelos pequeños que tenían que ser entrenados manualmente por ingenieros de aprendizaje automático hasta modelos grandes pre-entrenados que funcionan de manera inmediata. Este progreso corresponde a un conjunto cada vez mayor de datos de entrenamiento disponibles, comenzando con ImageNet (~1 millón de imágenes) y culminando, actualmente, en LAION (~6 mil millones de imágenes).
El problema es que todos estos datos se extraen de la misma dominio (es decir, la Internet pública). Uno de los diagramas más icónicos del artículo de ImageNet (de 2012) mostró sus clases granulares de imágenes de gatos.
La imagen principal en la publicación del blog LAION (desde 2022) presenta . . . fotos de gatos.
Esto está bien para muchos casos de uso de consumidores, donde es probable que los datos de producción coincidan razonablemente bien con los datos de entrenamiento. Pero la mayoría de los casos de uso B2B no encajan perfectamente en este molde. El contenido visual en un contexto comercial puede ser producido por cámaras únicas, en entornos únicos o con metadatos únicos. Cuando OpenAI se lanzó por primera vez CLIP, por ejemplo, superó a los modelos más antiguos en imágenes de automóviles o alimentos, pero quedó dramáticamente rezagado en imágenes satelitales e imágenes de tumores. Modelos más nuevos como ED. BÁSICA llenó algunos de esos vacíos, pero desarrolló modos de falla nuevos y extraños (por ejemplo, MNIST fallido, uno de los puntos de referencia de clasificación de imágenes más antiguos y simples).
Como resultado, la mayoría de las empresas que intentan analizar imágenes y videos se ven atrapadas en el aprendizaje automático supervisado (recopilación, etiquetado y capacitación manual de grandes conjuntos de datos internos), incluso para necesidades comerciales relativamente simples. No ha habido una forma sencilla de aplicar la experiencia en el dominio a grandes grupos de contenido visual.
Aquí es donde IA coactiva entra. Coactive es una aplicación que ayuda a los equipos de datos a trabajar de manera eficiente con datos de imágenes y videos, sin necesidad de habilidades especializadas de aprendizaje automático. Utiliza modelos preentrenados de última generación para brindar una comprensión aproximada del contenido visual y un sistema de aprendizaje activo patentado para desarrollar habilidades visuales más especializadas. conceptos. Luego, estos conceptos se exponen a través de interfaces API y SQL estándar para potenciar el análisis de tendencias, la moderación de contenido, la búsqueda y otras funciones empresariales básicas.
Fundamentalmente, Coactive permite a los usuarios asignar estos flujos de trabajo analíticos a ontologías de metadatos y datos patentados, como un catálogo de productos existente o una lista de contenido prohibido. Puede manejar datos fuera del dominio que no coinciden con los datos típicos de imágenes de Internet. Y lo hace sin requerir que los usuarios etiqueten manualmente más de unos pocos puntos de datos de ejemplo. El resultado es un sistema de análisis visual intuitivo que puede capturar la experiencia comercial práctica, pero que no requiere un equipo de etiquetado de datos o ingeniería de ML para su uso.
Nos complace anunciar hoy que invertimos en las rondas semilla y serie A de Coactive. Estamos encantados de apoyar a los cofundadores Cody Coleman y Will Gaviria Rojas en la construcción de la empresa.
Cody vio este problema de primera mano en Facebook, donde trabajó en sistemas de aprendizaje activo para la moderación de contenido y desarrolló la tecnología central para Coactive mientras obtenía su doctorado en Stanford con Matei Zaharia (cofundador de Databricks y cocreador de Apache Spark). Y seríamos negligentes si no mencionáramos la determinación verdaderamente excepcional que Cody ha mostrado en su vida personal antes de fundar Coactive. Will también vio los problemas que Coactive está resolviendo en su trabajo como científico de datos en eBay, y es un consumado investigador de aprendizaje profundo capacitado en MIT y Northwestern.
A medida que la IA continúa mostrando nuevos resultados asombrosos casi todas las semanas, nos enorgullece apoyar a los fundadores para llevar estos avances a problemas comerciales importantes y engañosamente complejos, si no siempre atractivos.
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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