Tasq.ai обещает более быструю аннотацию данных для разработки ИИ

Tasq.ai обещает более быструю аннотацию данных для разработки ИИ

Источник · Перевод автора

Израильская компания Tasq.ai, которая заявляет, что нашла для компаний гораздо более быстрый способ приступить к аннотации данных для разработки ИИ, сегодня объявила, что собрала 4 миллиона долларов начального финансирования.

Аннотации или маркировка данных – один из наиболее важных аспектов построения успешного и масштабируемого проекта AI / ML. Эта работа обеспечивает начальную настройку для обучения модели машинного обучения тому, что ей необходимо понять и проанализировать, чтобы получить точные результаты. Многие компании полагаются на небольшие внутренние группы или аутсорсинг бизнес-процессов, чтобы аннотировать свой набор данных для обучения. Растущее число других стартапов также предлагают аннотировать данные, включая Snorkel AI, SuperAnnotate и Labelbox.

Но Tasq.ai утверждает, что предлагает в 30 раз более быструю маркировку данных для ИИ, чем существующие методы, за счет комбинирования моделей машинного обучения и запатентованной технологии для «разумной деконструкции сложных данных изображений». После того, как данные разбиты на простые «микрозадания», они превращаются в игру, чтобы использовать то, что, по словам компании, является незадействованной, беспристрастной глобальной рабочей силой из миллионов человек, для маркировки и проверки данных. Компания заявляет, что может предложить неограниченный масштаб без ущерба для качества набора данных или внесения предубеждений.

«Мы переносим модель использования, которую Amazon впервые применила для облачного хранилища, в аннотацию данных для ИИ. Это полностью изменит способ построения ИИ и устранит узкие места в данных, которые замедляют прогресс», – заявил соучредитель и генеральный директор Tasq.ai Эрез Москович (Erez Moscovich).

Молниеносная аннотация данных для проектов ИИ

Таскерам (аннотаторам), ответственным за проверку результатов, показывают только соответствующие части изображений, и их спрашивают, содержит ли изображение, на которое они смотрят, определенный объект, сообщает компания на своем веб-сайте. Множественные суждения Таскеров проверяются, взвешиваются, оцениваются и объединяются в структурированную схему практических идей.

Платформа объединяет аннотаторов через партнерские отношения с ведущими рекламными сетями, которые помогают выявлять таланты и предоставлять доступ к премиальному контенту после выполнения ими задач по идентификации. Затем Tasq.ai использует сложные алгоритмы для обучения, квалификации, тестирования и мониторинга этих цифровых работников.

В настоящее время услуга доступна по модели ценообразования, основанной на использовании.

Почему сейчас так жарко

Аннотации данных – горячая область инвестиций, потому что они остаются проблемой для многих компаний. Маркировка данных часто сопряжена с высокими эксплуатационными расходами, а также с негибкостью, предвзятостью и неточностью со стороны комментаторов-людей. Люди тоже медлительны. Эти проблемы могут повлиять на производительность и поведение ИИ или другой рассматриваемой модели.

Инвестиции в двухлетнюю компанию возглавила группа бизнес-ангелов, в том числе бывший глава Wix по искусственному интеллекту, профессор Шай Декель (Shai Dekel). Компания заявила, что использует инвестиции для расширения своего международного присутствия и открытия офисов продаж в Нью-Йорке и Чикаго. Согласно заявлению, он также планирует активизировать исследования и разработки в Израиле.

Tasq.ai уже реализовал проекты аннотации данных для таких компаний, как Here, Intel, FruitSpec, SuperSmart и VHive. Его решение компьютерного зрения может применяться в различных областях, от автономных транспортных средств и дронов до электронной коммерции, сельского хозяйства и средств массовой информации.

Согласно исследованию PwC, ожидается, что к 2030 году ИИ внесет в мировую экономику 15,7 триллиона долларов. Лидерами роста являются Китай и Северная Америка, которые принесут наибольший экономический выигрыш в размере 10,7 триллиона долларов.