Neuromation

Die Neuromationsplattform wird verteiltes Computing mit nutzen mit Blockchain-Beweis der Arbeitstoken, um AI-Modell zu revolutionieren Entwicklung.

Die Revolution ist längst überfällig: Beim tiefen Lernen wird künstlich gearbeitet neuronale Netze von extrem großer Kapazität und daher erfordert eine sehr genaue Kennzeichnung. Sammeln großer Datensätze von Bilder, Text und Ton sind einfach, beschreiben und kommentieren aber Daten um es nutzbar zu machen, war traditionell herausfordernd und teuer. Crowdsourcing wurde auf das Problem der Erstellung von Datasets angewendet Etikettierung vor ein paar Jahren, unter Verwendung einer großen Anzahl von Menschen zu Fehler korrigieren und Genauigkeit verbessern. Es erwies sich als langsam, teuer und eingeführt menschliche Voreingenommenheit. Außerdem gab es Aufgaben, die Menschen könnte einfach nicht gut, wie zum Beispiel Entfernungen zwischen zu schätzen Objekte, quantifizieren Beleuchtung in einer Szene, genau übersetzen Text und so weiter.

Wir schlagen eine Lösung vor, deren Genauigkeit durch garantiert wird Konstruktion: Synthese großer Datensätze zusammen mit perfekt genaue Etiketten. Die Vorteile synthetischer Daten sind vielfältig. Es ist schnell zu synthetisieren und zu rendern, perfekt genau, zugeschnitten auf die Aufgabe zur Hand und kann modifiziert werden, um das Modell und das Training zu verbessern selbst. Es ist wichtig zu beachten, dass echte Daten mit genauen Etiketten wird immer noch benötigt, um Modelle zu bewerten, die auf synthetischen Daten trainiert sind, um eine akzeptable Leistung zur Inferenzzeit zu gewährleisten. Die Anzahl der erforderlichen Validierungsdaten beträgt jedoch Größenordnung kleiner als Trainingsdaten!