Neuromation

حول نيوروماتيون

سوف منصة نيوروماتيون استخدام الحوسبة الموزعة جنبا إلى جنب مع بلوكشين برهان رموز العمل إلى إحداث ثورة في تطوير نموذج منظمة العفو الدولية.

الثورة طال انتظارها: التعلم العميق توظف الشبكات العصبية الاصطناعية من السعة الكبيرة للغاية، وبالتالي، يتطلب وضع العلامات بدقة عالية. جمع مجموعات كبيرة من الصور والنصوص والصوت أمر سهل، ولكن وصف البيانات وتعليقها لجعلها صالحة للاستعمال كان تقليديا تحديا ومكلفا. تم تطبيق التعهيد الجماعي لمشكلة إنشاء مجموعة البيانات ووضع العلامات قبل بضع سنوات، وتوظيف أعداد كبيرة من البشر لتصحيح الأخطاء وتحسين الدقة. أثبتت بطيئة ومكلفة وأدخلت التحيز البشري. إلى جانب ذلك، كانت هناك مهام لا يستطيع البشر القيام بها بشكل جيد، مثل تقدير المسافات بين الأشياء، وتحديد حجم الإضاءة في المشهد، وترجمة النصوص بدقة، وما إلى ذلك.

نقترح الحل الذي يضمن دقة من خلال البناء: تجميع مجموعات كبيرة من البيانات جنبا إلى جنب مع تسميات دقيقة تماما. فوائد البيانات الاصطناعية متعددة. فمن سريع لتجميع وتقديم، دقيقة تماما، مصممة خصيصا للمهمة في متناول اليد، ويمكن تعديلها لتحسين النموذج والتدريب نفسه. ومن المهم ملاحظة أن البيانات الحقيقية ذات التسميات الدقيقة لا تزال مطلوبة لتقييم النماذج المدربة على البيانات الاصطناعية، من أجل ضمان الأداء المقبول في وقت الاستدلال. ومع ذلك، فإن كمية بيانات التحقق المطلوبة هو أوامر من حجم أصغر من بيانات التدريب!