대부분의 인간에게 가장 간단한 인지 작업 중 하나인 이미지에 있는 내용을 이해하는 것은 인공 지능 시스템이 해결하기 매우 어려운 문제입니다.
지난 1년 동안 AI 모델은 인터넷에서 찾을 수 있는 이미지 종류를 분석하는 데 점점 더 좋아졌습니다. 최신 기술은 기계 학습 엔지니어가 수동으로 교육해야 하는 작은 모델에서 즉시 작동하는 대규모 사전 교육 모델로 발전했습니다. 이 진행 상황은 ImageNet(~6만 이미지)에서 시작하여 현재 LAION(~XNUMX억 이미지)에서 절정에 이르는 사용 가능한 훈련 데이터의 계속 증가하는 세트에 해당합니다.
문제는 이 모든 데이터가 동일한 데이터에서 추출된다는 것입니다. 도메인 (즉, 공용 인터넷). ImageNet 논문(2012년부터)에서 가장 상징적인 다이어그램 중 하나는 세분화된 고양이 사진 클래스를 선보였습니다.
LAION 블로그 게시물(2022년부터)의 리드 이미지는 . . . 고양이 사진.
이는 생산 데이터가 교육 데이터와 합리적으로 잘 일치할 가능성이 있는 많은 소비자 사용 사례에 적합합니다. 그러나 대부분의 B2B 사용 사례는 이 틀에 딱 들어맞지 않습니다. 비즈니스 컨텍스트의 시각적 콘텐츠는 고유한 카메라, 고유한 설정 또는 고유한 메타데이터로 생성될 수 있습니다. OpenAI가 처음 출시되었을 때 쥐다예를 들어 자동차나 음식 사진에서는 이전 모델보다 성능이 우수했지만 위성 이미지와 종양 사진에서는 극적으로 뒤처졌습니다. 다음과 같은 최신 모델 BASIC 이러한 격차 중 일부를 메웠지만 새롭고 기괴한 실패 모드(예: 가장 초기의 가장 간단한 이미지 분류 벤치마크 중 하나인 MNIST 실패)를 개발했습니다.
그 결과, 이미지와 비디오를 분석하려는 대부분의 기업은 상대적으로 단순한 비즈니스 요구 사항에도 불구하고 대규모 내부 데이터 세트를 수동으로 수집, 레이블 지정 및 교육하는 감독 기계 학습에 머물러 있습니다. 대규모 시각적 콘텐츠 풀에 도메인 전문 지식을 적용하는 간단한 방법은 없었습니다.
여기는 코액티브 AI Coactive는 데이터 팀이 전문적인 기계 학습 기술 없이도 이미지 및 비디오 데이터로 효율적으로 작업할 수 있도록 도와주는 애플리케이션입니다. 최첨단 사전 학습 모델을 사용하여 시각적 콘텐츠에 대한 대략적인 이해를 제공하고 독점적인 활성 학습 시스템을 사용하여 보다 전문적인 시각적 콘텐츠를 개발합니다. 개념. 그런 다음 이러한 개념은 표준 SQL 및 API 인터페이스를 통해 노출되어 추세 분석, 콘텐츠 조정, 검색 및 기타 핵심 비즈니스 기능을 강화합니다.
결정적으로 Coactive는 사용자가 이러한 분석 워크플로를 기존 제품 카탈로그 또는 금지된 콘텐츠 목록과 같은 독점 데이터 및 메타데이터 온톨로지에 매핑할 수 있도록 합니다. 일반적인 인터넷 이미지 데이터와 일치하지 않는 도메인 외부 데이터를 처리할 수 있습니다. 그리고 사용자가 몇 가지 예제 데이터 요소보다 더 많은 레이블을 수동으로 지정하지 않고도 이 작업을 수행합니다. 그 결과 실용적인 비즈니스 전문 지식을 캡처할 수 있지만 ML 엔지니어링 또는 데이터 라벨링 팀이 사용할 필요가 없는 직관적인 시각적 분석 시스템이 탄생했습니다.
오늘 우리는 Coactive의 시드 및 시리즈 A 라운드 모두에 투자했음을 발표하게 되어 기쁩니다. 우리는 공동 설립자 Cody Coleman과 Will Gaviria Rojas가 회사를 구축하는 데 도움을 주게 되어 기쁩니다.
Cody는 Facebook에서 콘텐츠 조정을 위한 능동적 학습 시스템 작업을 했으며 스탠포드에서 Matei Zaharia(Databricks의 공동 설립자이자 Apache Spark의 공동 제작자) 밑에서 박사 학위를 취득하면서 Coactive의 핵심 기술을 개발한 Facebook에서 이 문제를 직접 확인했습니다. 그리고 우리는 Cody가 자신의 개인 생활 Coactive를 설립하기 전. Will은 또한 Coactive가 eBay에서 데이터 과학자로 일하면서 해결하고 있는 문제를 보았고 MIT와 Northwestern에서 교육을 받은 숙련된 딥 러닝 연구원입니다.
AI가 거의 매주 숨막히는 새로운 결과를 계속 보여주면서 창업자들이 이러한 발전을 중요하고 믿을 수 없을 정도로 복잡하지만 항상 매력적이지는 않은 비즈니스 문제로 가져올 수 있도록 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
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