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왜 킬리 기술인가?
당신은 이것을 알지 못할 수도 있지만,
MNIST의 데이터세트는 오류율이 3.4%이며 여전히 38,000개 이상의 논문에서 인용되고 있습니다.
크라우드소싱 라벨이 포함된 ImageNet 데이터 세트의 오류율은 6%입니다. 이 데이터 세트는 Google과 Facebook에서 개발한 가장 널리 사용되는 이미지 인식 시스템을 뒷받침합니다. 이러한 데이터 세트의 시스템 오류는 실제 결과를 초래합니다. 오류가 포함된 데이터에 대해 훈련된 모델은 이러한 오류를 학습해야 하므로 잘못된 예측이 발생하거나 오류를 "씻어내기" 위해 점점 더 많은 양의 데이터에 대한 재훈련이 필요합니다.
모든 산업은 AI의 혁신적인 잠재력을 이해하고 투자하기 시작했습니다. 그러나 ML 변환기의 혁명과 ML 모델 최적화에 대한 끊임없는 집중으로 인해 수익이 감소하는 지점에 도달하고 있습니다. 또 무엇이 있나요?
