11 août - Débogage de modèles d'IA physique à grande échelle avec données multimodales

Rejoignez Voxel51 pour un atelier en direct sur la façon dont les flux de données multimodales dans FiftyOne aident les équipes à inspecter, rechercher et déboguer des ensembles de données complexes en IA physique et à expliquer le comportement des modèles boîte noire à grande échelle. Nous montrerons comment les équipes peuvent travailler avec des données vidéo et de capteurs synchronisées, interroger des scénarios similaires à travers leurs ensembles de données, et découvrir des modèles derrière les échecs des modèles plus rapidement que ne le permettent les outils de visualisation par lecture seule. Date, Heure et Lieu 11 août 2026 de 9h00 à 10h00 PST En ligne. Inscrivez-vous pour le Zoom ! À mesure que les équipes de robotique et de véhicules autonomes passent de modèles de perception traditionnels à des systèmes d'IA physique de bout en bout, comprendre le comportement des modèles devient plus difficile que jamais. Ces modèles ingèrent des entrées synchronisées provenant de caméras, de capteurs et d'autres flux de données, mais leurs décisions peuvent être difficiles à expliquer, à reproduire et à améliorer. Vous découvrirez comment utiliser des données multimodales pour enquêter sur des questions telles que : quand le modèle a-t-il dévié, raté un objet, mal interprété une scène ou agi de manière inattendue — et comment pouvez-vous trouver chaque moment similaire à travers votre ensemble de données ? Conçue pour les équipes de robotique, de véhicules autonomes et d'apprentissage automatique, cette session montrera comment FiftyOne aide à transformer des données multimodales en un flux de travail évolutif pour l'évaluation, le débogage et l'amélioration des modèles.