Présentation: Plateforme d'Application Multimodale
Le moment d'introduire l'IA multimodale est maintenant !
Bienvenue dans le monde visuel dans lequel nous vivons aujourd'hui, où les images et les vidéos ne sont pas seulement des éléments de notre vie quotidienne, mais des éléments cruciaux dans les processus décisionnels. Qu'il s'agisse de choisir des produits en ligne, d'explorer des maisons potentielles ou de rechercher du contenu vidéo personnalisé, les informations visuelles guident nos choix. À une époque dominée par les données structurées et les documents textuels, la question se pose : comment exploiter le riche potentiel du contenu visuel ?
Les progrès technologiques d'aujourd'hui libèrent l'immense valeur cachée dans les visuels, qu'il s'agisse des actifs de l'entreprise, du contenu généré par les utilisateurs ou générés par des machines. Ce qui n'était autrefois que de simples pixels est maintenant un trésor d'idées et de possibilités exploitables.
Cependant, l'intégration de solutions d'IA pour les données visuelles dans votre application peut sembler intimidant. Avez-vous besoin de plonger dans les complexités de l'apprentissage automatique ou d'embaucher une équipe spécialisée pour gérer l'énorme flux de données ?
La plateforme d'application multimodale (MAP) de Coactive vous permet de vous défaire de cette complexité. Nous fournissons une plateforme d'IA clé en main pour travailler avec des images et des vidéos et créer des applications en plus de cela. Nous transformons ce qui était autrefois un défi d'IA en un problème d'ingénierie gérable.
Pourquoi avez-vous besoin d'une plateforme d'application multimodale ?
Examinons en détail ce qu'il faut pour créer une application qui utilise le ML multimodal. Nous pouvons diviser le travail nécessaire en trois parties : Infrastructure, Prétraitement des données et flux de travail de ML. Alerte spoiler : Vous pouvez éliminer cette complexité grâce à la plateforme clé en main de Coactive, vous permettant de vous concentrer directement sur le développement de votre application.
La complexité cachée d'une application d'IA
Infrastructures. Vous devez vous préparer au grand volume de traitement de données et de ML avec l'infrastructure nécessaire. Par exemple, pour traiter une archive vidéo de centaines de vidéos, vous devez disposer d'une architecture de diffusion en continu et gérer plusieurs outils. Bien que vous soyez un peu familier avec cette partie car ils ont créé des applications, vous devez maintenant ajouter des composants spécifiques à ML, comme une base de données vectorielle nécessaire pour stocker et comparer efficacement des milliards d'intégrations.
Prétraitement des données. Le ML nécessite un prétraitement des données. Les modèles de base multimodaux préexistants ne prennent pas en charge la vidéo. Vous devrez extraire des images spécifiques de chaque vidéo avant de pouvoir effectuer toute manipulation. Choisir le bon cadre est un défi en soi qui doit également être analysé : Comment savez-vous que le cadre a le moment clé que vous essayez d'analyser ? Comment un ML peut-il faire la différence entre une balle roulante et une balle immobile ?
Pouvez-vous dire si la balle roule à partir d'un seul cadre ?
Flux de travail du ML. Enfin, vous devez déployer l'un des modèles de base. Il existe de nombreux modèles open source et à source fermée, mais lequel devriez-vous choisir ? Comment devriez-vous évaluer les compromis entre les modèles ? Plus important encore, si un meilleur modèle devient disponible, devez-vous refaire votre mise en œuvre pour changer de modèle ? De plus, les modèles de base standard peuvent nécessiter des ajustements pour comprendre le contexte de votre entreprise, ce qui est un défi en soi.
La plateforme d'application multimodale de Coactive fournit une solution clé en main pour tous les défis. Et vous n'avez pas besoin d'une équipe spécialisée d'ingénieurs en ML pour commencer. Nous prenons en charge la complexité de l'infrastructure liée au travail avec le ML multimodal et le prétraitement avancé des données. Par exemple, lorsque nous travaillons avec des vidéos, nous évaluons quelles images sont les plus pertinentes et combinons plusieurs images pour identifier les actions dynamiques. En ce qui concerne les modèles de base, Coactive vous permet d'utiliser une gamme de modèles open source et à source fermée. Vous pouvez facilement comparer les performances de ces modèles sur vos données et passer à un modèle plus récent à tout moment.
Utilisez simplement nos API ou SDK, et vous aurez la puissance de l'IA multimodale à portée de main.
Personnalisation et mise au point
Les modèles de base préexistants sont puissants, mais ils manquent de contexte spécifique au client. Comment définissez-vous votre propre taxonomie et vos propres significations ? Que se passe-t-il si les images et les vidéos sur lesquels vous travaillez ne sont pas du domaine public ? Les modèles de fondations standard n'ont pas été formés à leur sujet et ne les comprennent pas bien.
Le défi consiste alors à personnaliser ces modèles pour comprendre votre taxonomie et votre sémantique spécifiques. Les méthodes traditionnelles de mise au point sont non seulement complexes, mais aussi coûteuses. Ils impliquent généralement de reformer l'ensemble du modèle, qui peut comporter des milliards de paramètres, sur un nouvel ensemble de données adaptées à vos besoins.
L'approche de Coactive simplifie ce processus. Notre plateforme vous permet d'utiliser des balises dynamiques pour introduire de nouveaux concepts, une terminologie spécifique et même une taxonomie unique aux modèles de base. Par exemple, en une minute, vous pouvez enseigner à Coactive de nouveaux termes spécifiques à l'industrie, de l'argot local ou même d'un personnage de dessin animé nouvellement créé. Ces balises dynamiques utilisent les éléments sous-jacents du modèle de base pour fournir des résultats très précis, évitant ainsi la nécessité d'une formation approfondie en apprentissage automatique.
Pour en savoir plus sur la personnalisation de l'IA multimodale, lisez nos prochains articles de blogue. Nous allons approfondir la façon dont ces adaptations peuvent transformer vos applications et rationaliser vos opérations.
Que pouvez-vous faire avec la plateforme d'application multimodale ?
Le ciel est la limite. Voici quelques exemples de la façon dont nos clients exploitent déjà la puissance de cette technologie :
Recherche visuelle. Effectuez une recherche dans le catalogue de produits ou les archives internes d'images et de vidéos en quelques secondes. Avec l'IA multimodale, vous n'avez pas besoin de métadonnées ou de documentation pour trouver ce que vous cherchez. Rechercher « Chaussures blanches à rayures rouges » ou « John sautant d'une falaise sur une moto » donnera à vos utilisateurs la correspondance parfaite avec un produit de votre catalogue ou un moment précis de l'ensemble de votre archive vidéo.
Recherche intelligente
En savoir plus sur la recherche dans le domaine du renseignement ici.
Pas de métadonnées ? pas de problème ! Avec Coactive, vous pouvez comprendre votre contenu comme jamais auparavant. Notre plateforme vous permet d'extraire des métadonnées du contenu visuel lui-même. Par exemple, vous pouvez identifier des catégories et des attributs pour des articles individuels de votre catalogue, classer vos produits et les images générées par l'utilisateur ou générer des métadonnées pour une archive vidéo. Les métadonnées étant basées sur le contenu visuel, les cas d'utilisation vont de la personnalisation à la publicité. Lire comment un de nos clients utilise Coactive pour améliorer la qualité de sa plateforme.
Analytique visuelle. Procurez-vous des informations précieuses à partir de vos données grâce à des analyses commerciales avancées. Vous voulez cerner les tendances actuelles ? Vous souhaitez savoir quels types de contenu visuel résonnent le plus sur votre plateforme ? Notre plateforme fournit les outils pour analyser ces tendances et plus encore, vous aidant à prendre des décisions éclairées.
Nous ne pouvons qu'imaginer ce que vous pouvez construire avec l'IA multimodale. Avec la plateforme d'applications multimodales de Coactive, vous pouvez vous concentrer sur vos solutions et vos utilisateurs pendant que nous gérons la complexité de la mise en œuvre de l'IA.
