CloudFactory + Hâtive

Une startup d’intelligence artificielle à Durham fait un achat – Voici pourquoi dans les propres mots du PDG de CloudFactory

Note de l’éditeur : CloudFactory, basé à Durham, a annoncé jeudi un accord pour acheter Hasty, basé en Allemagne. Selon ses propres mots, le fondateur et PDG de CloudFactory Marc Sear explique pourquoi l’accord a été conclu – et son importance.

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DURHAM – L’équipe CloudFactory et moi-même sommes ravis de annoncent l’acquisition de Hastyune plate-forme d’apprentissage automatique centrée sur les données basée à Berlin qui permet aux entreprises de créer et de déployer plus rapidement des modèles de vision par ordinateur.

Partout dans le monde, CloudFactory voit de plus en plus d’entreprises adopter des pratiques d’IA centrées sur les données pour faire passer leurs modèles d’apprentissage automatique au niveau supérieur. Des plateformes comme précipité permettent aux entreprises de travailler ensemble sur des modèles et des données, permettant un retour rapide et des itérations rapides, réduisant ainsi le temps nécessaire pour créer des ensembles de données de haute qualité.

C’est une période passionnante pour les innovateurs en IA. Après avoir été bien en deçà des attentes, l’IA est prête à être adoptée à grande échelle grâce à l’IA centrée sur les données.

Dans cet article, j’aborderai les trois principales raisons pour lesquelles CloudFactory acquiert Hasty pour accélérer la vision AI :

  1. Nous faisons progresser le passage d’une IA centrée sur le modèle à une IA centrée sur les données.
  2. Nous ajoutons un étiquetage automatisé assisté par l’IA qui est le meilleur de sa catégorie.
  3. Nous intégrons les humains dans le circuit et la technologie pour fournir une véritable solution de bout en bout.

1. Nous faisons progresser le passage d’une IA centrée sur le modèle à une IA centrée sur les données

Pendant des années, le développement de l’IA s’est concentré sur le modèle. Les scientifiques des données ont travaillé pour optimiser le code tout en gardant les ensembles de données constants, en ignorant largement les problèmes de « bruit » ou d’incohérence dans une approche appelée « IA centrée sur le modèle ». Les premiers utilisateurs se sont concentrés sur les modèles et techniques de science des données, en partie parce que la méthode alternative a une vérité très effrayante : les données sont difficiles.

Alors en 2021, André Ng a commencé à préconiser une nouvelle approche «centrée sur les données» pour libérer toute la puissance des systèmes d’IA et commercialiser plus rapidement les modèles. Dans un environnement centré sur les données, les data scientists et les ingénieurs concentrent leur attention sur les données, trouvant des moyens de les optimiser de manière itérative tout au long du processus de développement.

Chez CloudFactory, j’ai vu de plus en plus d’équipes passer d’une approche centrée sur les modèles à une approche centrée sur les données. Les entreprises qui créent de nouvelles applications d’IA de vision doivent développer un actif de données propriétaire pour prendre en charge cette application et rester compétitives. Les entreprises qui comprennent ce fait et l’adoptent se démarquent.

J’ai également vu des équipes résister à ce changement et traiter le modèle et les données comme des sujets distincts.

Lorsque les équipes d’IA séparent le modèle des données, elles opèrent souvent selon une approche par étapes : collecte des données, étiquetage des données, formation du modèle, optimisation du modèle et déploiement du modèle. Cette approche entraîne des itérations lentes et des retours limités qui entraînent des retards ou des plantages dans de nombreux projets d’apprentissage automatique.

Votre équipe peut libérer la magie de la vision de l’IA en examinant l’intersection entre le modèle et vos données d’entraînement.

La plate-forme Hasty fait exactement cela. La plate-forme forme et recycle les modèles en parallèle avec le processus d’annotation, afin que les équipes puissent suivre les améliorations de performances clés du modèle pendant l’étiquetage. Ils auront deux avantages puissants :

  1. Le potentiel maximal de l’automatisation de l’étiquetage.
  2. Les informations nécessaires pour itérer et mettre en œuvre un flux de travail agile.

Matrice d'IA Agile

Processus de développement itératif de la vision IA. Source : Hâtive

Selon le grand maître des échecs Garry Kasparov“un joueur humain faible + machine + processus supérieur bat les humains et les machines plus fort avec processus inférieurs.” Il a dit cela après avoir vu deux joueurs amateurs avec trois ordinateurs portables battre un groupe de grands maîtres et de superordinateurs dans un tournoi d’échecs ouvert.

La conclusion était que même si les ingrédients sont importants, un processus solide devient le facteur de différenciation critique et le prédicteur du succès, combinant les éléments d’une manière qui joue sur leurs points forts.

La combinaison de l’annotation de données de CloudFactory à grande échelle avec le processus agile construit avec l’outil de Hasty donne lieu à une plate-forme d’apprentissage automatique de classe mondiale qui mènera à l’avant-garde de l’IA de vision.

2. Nous ajoutons le meilleur étiquetage automatisé assisté par l’IA

Au cours de la dernière décennie, CloudFactory a travaillé avec des dizaines d’outils différents pour étiqueter des ensembles de données de haute qualité pour nos clients. Récemment, j’ai vu plus de plates-formes d’étiquetage prenant en charge l’automatisation, permettant aux entreprises de brancher des modèles personnalisés ou prêts à l’emploi pour faciliter l’étiquetage. Malheureusement, ces fonctionnalités d’automatisation sont souvent considérées comme des ajouts secondaires et des réflexions après coup.

La plate-forme nouvelle génération de Hasty fournit aux professionnels plusieurs assistants IA auto-apprenants qui fonctionnent dès la sortie de la boîte sans nécessiter d’installation ou de configuration fastidieuse. Chaque annotation est utilisée pour mettre à jour les assistants d’annotation alimentés par l’IA au fur et à mesure que vous étiquetez, ce qui se traduit par des modèles d’IA personnalisés pour chaque projet.

Cette personnalisation est importante. Votre équipe éliminera l’incertitude de l’automatisation en formant des modèles Hasty sur vos données, accélérant l’automatisation le cas échéant.

Hasty combine ces fonctionnalités avec une approche de pointe qui utilise le modèle pour trouver des erreurs potentielles dans vos données étiquetées. Bien qu’il s’agisse toujours d’une approche humaine dans la boucle, cela fournit une liste restreinte d’annotations potentiellement incorrectes à examiner par un humain, plutôt que de passer beaucoup de temps à échantillonner au hasard ou à rechercher manuellement les mauvaises étiquettes.

étiquetage assisté

L’étiquetage assisté par l’IA de Hasty consiste à noter l’arbitre dans un match de sport. Source : Hâtive

3. Nous intégrons les humains dans le circuit et la technologie pour fournir une véritable solution de bout en bout

CloudFactory a travaillé avec plus de 250 innovateurs en IA. Nous savons que ceux qui intègrent les processus et la technologie dans une boucle itérative étroite avec les gens – les humains dans la boucle – ont le plus de succès.

L'IA humaine sur le circuit

Approche IA humaine dans la boucle. Source : Hâtive

Malheureusement, de nombreuses équipes continuent de former leurs modèles en tant qu’activité distincte de la manière dont elles maintiennent ces modèles en production. Ils se concentrent sur la phase de R&D maîtrisée et ne se rendent pas compte qu’ils déploient leurs solutions dans une réalité déroutante.

Le monde réel présente souvent des modèles avec un grand nombre d’exceptions qui doivent être résolues. Les équipes qui intègrent les humains dans la boucle à la fois dans la construction et l’exploitation de leurs modèles peuvent lancer plus tôt et avec plus de confiance. Les équipes utilisent souvent des solutions humaines dans la boucle en production pour :

  1. Examen et contrôle de la qualité en temps réel.
  2. Résoudre les exceptions et les résultats à faible niveau de confiance.
  3. Mise à jour et prévention de la dérive des données grâce à un apprentissage actif.

CloudFactory est prêt à passer à l’étape suivante

CloudFactory estime qu’une approche agile et centrée sur les données est essentielle au succès. Et l’automatisation de l’étiquetage et les humains dans la boucle doivent être étroitement intégrés dans cette approche.

Les raisons énumérées ci-dessus sont les raisons pour lesquelles CloudFactory acquiert Hasty – pour assembler les éléments qui aideront votre équipe à réussir avec Vision AI. Nous voulons aider votre équipe à créer des solutions d’IA de vision plus efficaces et plus rapides.

J’ai hâte de partager davantage sur ce voyage avec vous tous dans les mois à venir.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’acquisition de Hasty par CloudFactory, consultez notre Rédaction ou Nous contacter.

(C) Usine Cloud

Ce blog a été initialement publié sur https://blog.cloudfactory.com/acquiring-hasty-to-accelerate-vision-ai?utm_campaign=Hasty%20%7C%20Announcement&utm_source=pr_hastyblog&utm_medium=referral

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