Фрилансеры Turing Labs обучают ИИ с помощью GoPro
Фрилансеры, работающие в Turing Labs, применяют камеры GoPro для выполнения творческих задач и повседневных дел, что помогает в обучении моделей компьютерного зрения. Снятые материалы синхронизируются, чтобы система могла анализировать различные ракурсы одного и того же действия. В течение дня камеры работают около пяти часов. Тейлор, сотрудница Turing, рассказала о своем опыте в обработке данных, подчеркнув, что цель использования GoPro заключается в развитии ИИ абстрактного мышления и способности к решению задач. Модель зрительного восприятия будет обучаться исключительно на видео, и основная часть данных будет собрана стартапом, который сотрудничает с представителями различных профессий. Директор Turing по ИИ Сударшан Сивараман отметил, что ручной сбор данных является ключом к получению разнообразного набора данных. По оценкам, 75-80% данных компании являются синтетическими, созданными на основе оригинальных видеозаписей, что подчеркивает важность качества исходных данных.
Вопрос-ответ
Какую роль играют камеры GoPro в обучении моделей компьютерного зрения в Turing Labs?
GoPro используются фрилансерами для сбора разнообразных видеоданных с разных ракурсов одной и той же активности. Это позволяет системе обучаться анализировать движения и сцены с различных точек зрения, что улучшает восприятие и способность к обобщению моделей компьютерного зрения.
Сколько времени в день камеры работают и какую часть данных составляет синтетика?
Камеры работают около пяти часов в течение дня. По оценкам, 75-80% данных компании являются синтетическими, созданными на основе оригинальных видеозаписей, что подчеркивает значимость качества исходных материалов для обучения моделей.
Каковы источники данных и зачем ручной сбор данных?
Основная часть данных собирается стартапом в сотрудничестве с представителями различных профессий. Ручной сбор данных считается ключевым фактором для достижения разнообразия в наборе данных, что критично для обучения гибких и абстрактно-мышлящих моделей зрения.
Как будет использоваться обученная модель зрительного восприятия?
Модель будет обучаться исключительно на видео, чтобы развивать абстрактное мышление и способность к решению задач в визуальном восприятии. Качественный и разнообразный набор данных, включая синтетические и оригинальные видеоматериалы, будет основой для обучения и улучшения производительности модели.
