A medida que las empresas de diversos campos, desde el entretenimiento hasta la agricultura, el comercio minorista y la robótica, se apresuran a implementar la IA en sus prácticas comerciales, se enfrentan repetidamente a obstáculos, incluido el etiquetado de datos eficiente a escala.
Según el reporte, la Mercado de la IA se proyecta que se convierta en una industria de $ 190 mil millones (aproximadamente € 162 mil millones) para 2025, pero alrededor del 96% de las empresas enfrentan problemas con el etiquetado de datos cuando se trata de Implementación y producción de IA. La clasificación de grandes datos no estructurados a través del etiquetado y la gestión es el primer paso hacia el desarrollo de modelos de IA.
Recaudado 14 millones de euros
Con base en Tel-Aviv, Bucle de datosLa plataforma SaaS patentada de SaaS reúne la inteligencia humana y la de las máquinas, no solo para el entrenamiento y el etiquetado de datos, sino también para potenciar la empresa.rises con éxito en la producción.
La plataforma SaaS israelí ha recaudado 16 millones de dólares (aproximadamente 14 millones de euros) en financiación tras la finalización de la ronda Serie A de 11 millones de dólares (aproximadamente 9.3 millones de euros). La ronda de financiación fue dirigida por Amiti Ventures con la participación de F2 Venture Capital, OurCrowd, NextLeap Ventures y SeedIL Ventures.
La empresa tiene la intención de utilizar la empresa para aumentar los esfuerzos de reclutamiento y aumentar su presencia en los mercados de EE. UU. y Europa.
Elimina los desafíos de datos
Fundada en 2017, Dataloop elimina los desafíos de datos que enfrentan las empresas y les permite concentrar los recursos en su negocio principal. La plataforma de la compañía envía constantemente datos en "tiempo real" a sus homólogos humanos y, al mismo tiempo, optimiza el flujo de trabajo con herramientas de anotación automatizadas.
“Muchas organizaciones continúan teniendo problemas para poner en producción sus proyectos de IA y ML como resultado de las limitaciones de etiquetado de datos y la falta de validación en tiempo real que solo se puede lograr con la participación humana en el sistema”, dice Eran Shlomo, director ejecutivo de Dataloop. .
Al mantener a los humanos informados, los algoritmos pueden crear predicciones más precisas y confiables en menos tiempo, a escala y dentro del presupuesto, lo que permite a las organizaciones implementar IA en producción con éxito y enfocarse en su negocio principal.
La empresa tiene una lista creciente de clientes, incluidos Standard, Foresight Automotive, Descartes Labs y Transenterix.
Créditos de la imagen principal: Dataloop