🚀 Сети учатся гораздо эффективнее, чем вы думаете

🚀 Сети учатся гораздо эффективнее, чем вы думаете.

Развитие любой нейросетевой подсистемы - это постоянный цикл обратной связи и доработки. Мы не ждем, пока ошибки станут критичными, а активно ищем точки роста!

💡 Вот как это работает на передовой ИИ:

1. Отбор данных по ошибкам: "Моменты замешательства" 🤔

Мы непрерывно обрабатываем миллионы поступающих изображений из полей и ищем не просто данные, а самые ценные данные: те сценарии, где сеть столкнулась с необычной ситуацией и/или приняла неочевидное решение. Это — самые сложные и критичные моменты, на которых система учится максимально эффективно. Именно эти уникальные, сложные кейсы становятся приоритетом для дообучения.

2. Быстрая полнокадровая авторазметка: Скорость и Количество 📈

После идентификации этих ключевых кадров они поступают на наш дата-конвейер. Здесь вступает в игру собственная система быстрой полнокадровой авторазметки. Она мгновенно анализирует каждый пиксель, распознавая целевые объекты.

3. Работа ассесора: Человеческий интеллект на страже качества 🧠

Автоматика — это скорость, но финальный штрих и гарантия качества — за человеком. Авторазмеченные данные поступают нашим высококвалифицированным специалистам по разметке. Они просматривают и дорабатывают каждый кадр, исправляя мельчайшие неточности, добавляя контекст и обеспечивая стопроцентную достоверность данных. Это гарантирует, что в обучающий набор попадет только идеальная информация, которая сделает систему еще умнее.

Наш зерновой терминал Cognitive Crop Control учится на своих ошибках. Сложные сценарии быстро обрабатываются и попадают в дообучение, и такой цикл обратной связи гарантирует высококачественное и эффективное развитие системы. Пример на видео: авторазметка сои в режиме реального времени.

@cognitivepilot