El pictionary contra una red neuronal que generó el mayor dataset de garabatos
Dibujas una bicicleta en veinte segundos mientras la red grita sus conjeturas en tiempo real; parece un juego tonto y es una máquina de recolectar datos brillante: millones de personas donaron mil millones de garabatos etiquetados jugando. Luego puedes explorar el dataset y ver cómo dibuja un gato el mundo entero. Doble lección: de UX de la IA y de cómo se consiguen datos a escala.
Conexiones
Trazadas y explicadas por personas: la razón es lo que las hace valiosas.
«Te muestran caras complementarias del mismo motor: QuickDraw enseña cómo la UX y la gamificación permiten recolectar enormes volúmenes de datos rápidamente (con ruido y escala), mientras ImageNet revela cómo la curación paciente y la infraestructura de etiquetado pueden desencadenar revoluciones en modelos.»
MIMarco Ibáñez'%2F%3E%0A%20%20%3Ccircle%20cx%3D'120'%20cy%3D'110'%20r%3D'220'%20fill%3D'%23ffffff'%20opacity%3D'0.04'%2F%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D'44'%20y%3D'80'%20fill%3D'%23F2EFE9'%20opacity%3D'0.55'%20font-family%3D'IBM%20Plex%20Sans%2C%20sans-serif'%20font-size%3D'22'%20letter-spacing%3D'2'%3EWIKIPEDIA%3C%2Ftext%3E%0A%20%20%3Ctext%20x%3D'44'%20y%3D'250'%20fill%3D'%23F2EFE9'%20font-family%3D'Space%20Grotesk%2C%20sans-serif'%20font-size%3D'52'%20font-weight%3D'700'%3EImageNet%3A%20la%20base%20de%20datos%20que%20nadie%20quer%C3%ADa%20financia%3C%2Ftext%3E%0A%3C%2Fsvg%3E)
ImageNet: la base de datos que nadie quería financiar y que encendió el deep learningArtículo«Comprender cómo un juego como el Pictionary produce a escala datos etiquetados y sesgos te da el contexto para, con la herramienta de webcam, experimentar en minutos cómo la cantidad, calidad y UX del etiquetado afectan directamente el rendimiento y los sesgos de un modelo.»
MIMarco Ibáñez
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