Yüksek kaliteli veriler, yapay zekâ algoritmalarına güç veren yegâne şeylerdir. Algoritmaların darboğaz olmadan rahat çalışabilmesi için bu veri akışının sürekliliği şarttır. Aksi takdirde sistem kötüleşir ve risk artar.
Etiketlenmiş veriler, makine öğrenmesi üzerinde çalışan Zoox, Cruise ve Waymo gibi otonom sürüş üzerine çalışan şirketler için çok kritik bir öneme sahip. Scale AI'ın, makine öğrenme algoritmaları oluşturan şirketlere görüntü, LiDAR ve harita sağlamak amacıyla kurulduğu biliniyor. Otonom araçlar üzerinde çalışan şirketler, etiketlenmiş veri almak için Airbnb, Pinterest ve OpenAI gibi yerleri kullansalar da çoğunluk Scale’i tercih ediyor.
Scale, ücretsiz ve lisanslı bir veri seti paylaştı
COVID-19 salgını nedeniyle, otonom sürüş için veri toplayan araçların çalışmaları yavaşladı ya da duracak noktaya kadar geldi. Bu noktada çalışmaların hız kesmemesini isteyen Scale AI, çalışmalara materyal olabilecek verileri ücretsiz bir şekilde paylaşmayı hedefliyor.
Şirket bu hafta, LiDAR üreticisi Hesai ile iş birliği yaparak bir set yayınladı. PandaSet adındaki bu ücretsiz, açık kaynak data set, otonom sürüş için bir makine öğrenme modeli. Akademik ve ticari kullanım için uygun olan set, Hesai tarafından toplanan yüksek çözünürlüklü veriler içeriyor. Görüntüler, yetkililerin evde kalma çağrılarından önce, San Francisco ve Silikon Vadisi’nin kentsel alanlarından toplanmış. Şirketin açıklamalarına göre ise veri seti 48.000 kamera görüntüsü ve 16.000 LiDAR tarama içeriyor.
Sclae’in CEO’su Alexandr Wang, TechCrunch’a verdiği bir röportajda “Yapay zekâ ve makine öğrenmesi büyük bir potansiyele sahip, fakat inanılmaz zor. Makine öğrenmesi, yüksek kaliteli veriler olmadığı sürece bir çöp. Bu yüzden Scale’i oluşturduk ve bugün açık kaynak kodlarıyla sektörü ileriye götürmeyi hedefliyoruz” dedi.
Şu anda yüksek kaliteli etiketlenmiş verilen en büyük ihtiyaç olduğunu ekleyen Wang, bu verilere erişimin kolaylaştırılmasını istiyor. Tabii ki tüm bunlar, kar amacı güden bir girişim şirketi olan Scale’in, elindeki tüm verileri paylaşacağını göstermez. Ancak bu yılın sonlarına doğru açık kaynak kodlu yeni verilerin sunulması planlanıyor.
