Neuromation

La plate-forme Neuromation utilisera l'informatique distribuée avec des preuves de blockchain de travail pour révolutionner le modèle AI développement.

La révolution est attendue depuis longtemps: l'apprentissage en profondeur utilise artificielle réseaux de neurones de capacité extrêmement grande et, par conséquent, nécessite un étiquetage très précis. Collecter de grands ensembles de données de les images, le texte et le son sont faciles, mais la description et l'annotation des données pour le rendre utilisable a traditionnellement été difficile et coûteux. Crowdsourcing a été appliqué au problème de la création de dataset et l'étiquetage il y a quelques années, employant un grand nombre d'humains à corriger les erreurs et améliorer la précision. Il s'est avéré lent, cher et introduit le biais humain. D'ailleurs, il y avait des tâches que les humains ne pouvait tout simplement pas bien faire, comme l'estimation des distances entre objets, quantifiant l'éclairage d'une scène, traduisant avec précision texte, et ainsi de suite.

Nous proposons une solution dont la précision est garantie par construction: synthétiser de grands ensembles de données avec parfaitement étiquettes précises. Les avantages des données synthétiques sont multiples. C'est rapide à synthétiser et à rendre, parfaitement précis, adapté au tâche à accomplir, et peut être modifié pour améliorer le modèle et la formation lui-même. Il est important de noter que les données réelles avec des étiquettes précises est encore nécessaire pour évaluer des modèles formés sur des données synthétiques, afin de garantir une performance acceptable au moment de l'inférence. Cependant, la quantité de données de validation requise est magnitude plus petite que les données d'entraînement!