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न्यूरोमेशन प्लैटफॉर्म वितरित कंप्यूटिंग का उपयोग करेगा एआई मॉडल में क्रांतिकारी बदलाव के लिए ब्लॉक टोकन काम के टोकन के साक्ष्य के साथ विकास।
क्रांति लंबे समय से अतिदेय है: गहरी शिक्षा कृत्रिम को रोजगार देती है बेहद बड़े समाई के तंत्रिका नेटवर्क और, इसलिए, अत्यधिक सटीक लेबलिंग की आवश्यकता है के बड़े डेटासेट का संग्रह चित्र, पाठ और ध्वनि आसान है, लेकिन डेटा का वर्णन और एनोटेट करना यह प्रयोग करने योग्य है परंपरागत रूप से चुनौतीपूर्ण और महंगा है डेटासेट निर्माण की समस्या पर क्राउडसोर्सिंग लागू किया गया था और कुछ साल पहले लेबलिंग, बड़ी संख्या में मनुष्य को रोजगार सही गलतियों और सटीकता में सुधार यह धीमा, महंगी साबित हुआ और मानव पूर्वाग्रह की शुरुआत की इसके अलावा, वहाँ मनुष्यों के कार्यों थे बस अच्छी तरह से नहीं कर सका, जैसे कि बीच में अंतर का आकलन करना ऑब्जेक्ट्स, एक सीन में रोशनी बढ़ाते हुए, सही ढंग से अनुवाद करना पाठ, और इतना पर।
हम ऐसे समाधान का प्रस्ताव देते हैं जिनकी सटीकता की गारंटी है निर्माण: पूरी तरह से साथ बड़े डेटासेट को संश्लेषित करना सटीक लेबल सिंथेटिक डेटा के लाभ कई गुना हैं। यह है तेजी से संश्लेषित और रेंडर करने के लिए, पूरी तरह से सटीक, के लिए सिलवाया हाथ में कार्य, और मॉडल और प्रशिक्षण में सुधार के लिए संशोधित किया जा सकता है अपने आप। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सटीक लेबल वाले वास्तविक डेटा सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए अभी भी आवश्यक है, निष्कर्ष समय पर स्वीकार्य प्रदर्शन की गारंटी के लिए हालांकि, आवश्यक सत्यापन डेटा की मात्रा का आदेश है प्रशिक्षण डेटा से छोटा आकार!
न्यूरोमेशन प्लैटफॉर्म एक एक्सचेंज और एक पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है जहां प्रतिभागी योगदान कर सकते हैं या घटकों को खरीद सकते हैं एक एआई मॉडल की न्यूरोमेशन प्लेटफार्म तकनीकी को जोड़ देगा और व्यावसायिक तत्वों को बड़े पैमाने पर दीप को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए सिंथेटिक डेटा पर लर्निंग सिस्टम।
मंच उपयोगकर्ता अनुभव निम्नलिखित में विभाजित है श्रेणियों:
सिंथेटिक डेटा सेट मॉड्यूल
मशीन लर्निंग मॉड्यूल
उपयोगकर्ता मॉड्यूल
Q4 2016
प्री-सेल शुरू होता है
क्यू 1 2017
मुख्य बिक्री शुरू होती है
क्यू 2 2017
आईसीओ बंद हो जाता है
क्यू 3 2017
क्यू 4 2017
क्यू 1 2018
क्यू 2 2018
क्यू 3 2018
सत्यापित 33%
ध्यान। एक जोखिम है जो असत्यापित सदस्य वास्तव में टीम के सदस्य नहीं हैं
सत्यापित 67%
ध्यान। एक जोखिम है जो असत्यापित सदस्य वास्तव में टीम के सदस्य नहीं हैं
Primary clients for this platform is AI system developers. Real market size for this platform is not as huge. Researchers are already involved in another AI ecosystem. No information about current stage of platform development. Stages of platform development is connected with attracted money. All working examples was made in Russia, despite of the fact, that nominally company is based in Tallinn.
No first revenue from clients. The miner will receive reward in NeuroTokens, but this function is not developed yet. Neuromation Lab is crucially depends on the quality of the models and industrial solution, however, nowadays we could not predict that. Projects goal is not matched with the financial projections of the project. 55% of projected revenue based on unconfirmed assumptions.
At the first glimpse, company has a strong team. However, in fact, it seems, that all members of team work remotely. And also almost top managers are involved in other projects, which mean, that none of them is not fully dived into Neuromation. Further, is exact information about key team members.
