Les divers outils d'Oort Kaggle Data Set monte sur la première page dans plusieurs catégories

Un ensemble de données d'image de formation de l'intelligence artificielle développé par le fournisseur de solutions d'IA décentralisé Oort a connu un succès considérable sur la plate-forme de Google Kaggle.

An artificial intelligence training image data set developed by decentralized AI solution provider OORT has seen considerable success on Google’s platform Kaggle.

Un ensemble de données d'image de formation de l'intelligence artificielle développé par le fournisseur de solutions d'IA décentralisé Oort a connu un succès considérable sur la plate-forme de Google Kaggle.

OORT’s Diverse Tools Kaggle data set listing was released in early April and has since seen it climb to the first page in multiple categories. Kaggle is a Google-owned online platform for data science and machine learning competitions, learning and collaboration.

Les principaux outils d'Oort Kaggle Data Set Listing ont été publiés début avril et l'ont depuis vu grimper à la première page dans plusieurs catégories. Kaggle est une plate-forme en ligne appartenant à Google pour les compétitions de science des données et d'apprentissage automatique, l'apprentissage et la collaboration.

Ramkumar Subramaniam, core contributor at crypto AI project OpenLedger, recognized that a front-page Kaggle ranking is a strong social signal, indicating that the data set is engaging the right communities of data scientists, machine learning engineers and practitioners.

Ramkumar Subramaniam, contributeur principal du projet Crypto AI Openledger, a reconnu qu'un classement de Kaggle en première page est un signal social fort, indiquant que l'ensemble de données engage les bonnes communautés de scientifiques des données, d'ingénieurs d'apprentissage automatique et de praticiens.

Max Li, founder and CEO of OORT, said that the firm observed promising engagement metrics that validate the early demand and relevance of its training data gathered through a decentralized model.

Max Li, fondateur et PDG d'Oort, a déclaré que l'entreprise avait observé des mesures d'engagement prometteuses qui valident la demande et la pertinence précoce de ses données de formation recueillies via un modèle décentralisé.

"We're grateful for the positive response from the Kaggle community," said Li. "This achievement reflects the hard work and dedication of our team in developing high-quality, diverse, and accessible AI training data."

"Nous sommes reconnaissants pour la réponse positive de la communauté de Kaggle", a déclaré Li. "Cette réalisation reflète le travail acharné et le dévouement de notre équipe dans le développement de données de formation d'IA de haute qualité, diverses et accessibles."

OORT plans to release multiple data sets in the coming months. Among those is an in-car voice commands data set, one for smart home voice commands and another for deepfake videos meant to improve AI-powered media verification.

Oort prévoit de publier plusieurs ensembles de données dans les prochains mois. Parmi ceux-ci se trouve un ensemble de données sur les commandes vocales dans la voiture, une pour les commandes vocales intelligentes et une autre pour les vidéos DeepFake destinées à améliorer la vérification des médias alimentés par l'IA.

The data set in question was independently verified to have reached the first page in Kaggle’s General AI, Retail & Shopping, Manufacturing, and Engineering categories earlier this month. At the time of publication, it lost those positions following a possibly unrelated data set update on May 6 and another on May 14.

L'ensemble de données en question a été vérifié indépendamment pour avoir atteint la première page dans les catégories générales de l'IA, de la vente au détail et du shopping, de la fabrication et de l'ingénierie de Kaggle plus tôt ce mois-ci. Au moment de la publication, il a perdu ces postes à la suite d'une mise à jour de l'ensemble de données non lié non lié le 6 mai et une autre le 14 mai.

Recognizing the achievement, Subramaniam said that it’s not a definitive indicator of real-world adoption or enterprise-grade quality.

Reconnaissant la réalisation, Subramaniam a déclaré que ce n'est pas un indicateur définitif de l'adoption du monde réel ou de la qualité de qualité d'entreprise.

What sets OORT’s data set apart is not just the ranking, but the provenance and incentive layer behind the data set.

Ce qui définit les données d'Oort mis à part n'est pas seulement le classement, mais la couche de provenance et d'incitation derrière l'ensemble de données.

"In a world where image scarcity and poisoning techniques are increasing, verifiable and community-sourced/incentivized data sets become more valuable than ever," said Subramaniam. "Such projects can become not just alternatives, but pillars of AI alignment and provenance in the data economy."

"Dans un monde où les techniques de rareté d'image et d'empoisonnement sont de plus en plus, des ensembles de données vérifiables et provenant de la communauté / incités deviennent plus précieux que jamais", a déclaré Subramaniam. "De tels projets peuvent devenir non seulement des alternatives, mais des piliers de l'alignement de l'IA et de la provenance dans l'économie des données."

Data published by AI research firm Epoch AI estimates that human-generated text AI training data will be exhausted in 2028. The pressure is high enough that investors are now mediating deals granting rights to copyrighted materials to AI companies.

Les données publiées par la société de recherche sur l'IA EPOCH IA estiment que les données de formation en texte généré par l'homme seront épuisées en 2028. La pression est suffisamment élevée pour que les investisseurs médiatisent désormais des accords accordant des droits aux documents protégés par le droit d'auteur aux sociétés d'IA.

Reports concerning increasingly scarce AI training data and how it may limit growth in the space have been circulating for years. While synthetic (AI-generated) data is increasingly used with at least some degree of success, human data is still largely viewed as the better alternative, higher-quality data that leads to better AI models.

Des rapports concernant les données de formation de l'IA de plus en plus rares et comment cela peut limiter la croissance de l'espace circulant depuis des années. Bien que les données synthétiques (générées par l'IA-AI soient de plus en plus utilisées avec au moins un certain degré de succès, les données humaines sont encore largement considérées comme les meilleures données alternatives de meilleure qualité qui conduisent à de meilleurs modèles d'IA.

When it comes to images for AI training specifically, things are becoming increasingly complicated with artists purposely sabotaging training efforts to protect their images from being used for AI training without permission.

En ce qui concerne les images pour la formation en IA spécifiquement, les choses deviennent de plus en plus compliquées avec les artistes sabotant délibérément les efforts de formation pour protéger leurs images contre la formation de l'IA sans autorisation.

One such project, Nightshade, allows users to "poison" their images and severely degrade model performance.

Un tel projet, Nightshade, permet aux utilisateurs de "empoisonner" leurs images et de dégrader sévèrement les performances du modèle.

"We're entering an era where high-quality image data will become increasingly scarce, and in this situation, verifiable and community-sourced/incentivized data sets like OORT's are more valuable than ever," said Subramaniam.

"Nous entrons dans une époque où les données d'image de haute qualité deviendront de plus en plus rares, et dans cette situation, des ensembles de données vérifiables et provenant de la communauté / incités comme Oort sont plus précieux que jamais", a déclaré Subramaniam.

In this case, the OORT data set is a collection of diverse images from various domains, including food, fashion, architecture, technology, and art, which are released under a CC BY-4.0 license and collected via a tokenized crowdsourcing campaign.

Dans ce cas, l'ensemble de données OORT est une collection d'images diverses de divers domaines, notamment la nourriture, la mode, l'architecture, la technologie et l'art, qui sont publiées sous une licence CC BY-4.0 et collectées via une campagne de crowdsourcing tokenisée.

The project aims to provide a balanced and comprehensive data set that can be used to train image recognition models for various tasks, such as object detection, image segmentation, and image generation.

Le projet vise à fournir un ensemble de données équilibré et complet qui peut être utilisé pour former des modèles de reconnaissance d'image pour diverses tâches, telles que la détection d'objets, la segmentation d'image et la génération d'images.

The initiative was funded through a token offering in early 2021, and saw participation from members of the blockchain community, who provided image contributions in exchange for OORT tokens.

L'initiative a été financée par une offre de jeton au début de 2021 et a vu la participation des membres de la communauté de la blockchain, qui a fourni des contributions d'image en échange de jetons d'Oort.

The project's Devotees collected and formatted the images, and they were finally released on Kaggle in early April. It reached the first page in multiple categories within a month of release.

Les fidèles du projet ont collecté et formaté les images, et ils ont finalement été publiés sur Kaggle début avril. Il a atteint la première page en plusieurs catégories dans le mois suivant la sortie.

The OORT data set has also been recognized by leading AI and blockchain publications and websites, further highlighting its significance and innovation.

L'ensemble de données OORT a également été reconnu en dirigeant les publications et les sites Web de l'IA et de la blockchain, soulignant davantage son importance et son innovation.

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