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为工业机器学习应用打造视觉标记方案,Labelbox获1000万美元A轮融资
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2019-04-10 为工业机器学习应用打造视觉标记方案,Labelbox获1000万美元A轮融资

Labelbox能大幅度地节约模型开发的时间。

【猎云网(微信号:ilieyun)】4月10日报道(编译:叶展盛)

Labelbox是一款针对机器学习应用的协作训练数据平台。今日它宣布完成了1000万美元A轮融资,领投方为谷歌旗下专注于人工智能的风投基金Gradient Ventures,参投包括Kleiner Perkins、First Round Capital和天使投资人Sumon Sadhu,后三者都是公司的现有投资人。

另外谷歌的工程副总裁,及Gradient Ventures的管理合伙人兼创始人Anna Patterson将会加入Labelbox的董事会。

要打造优秀的机器学习应用,大量高品质的标记训练数据必不可少。在机器学习的开发流程中,大约有80%的时间都被用在了数据管理上,这严重影响了创新的进程,延长了开发周期。机器学习流程还缺乏标准的工具,用以标记数据、存储数据、模型漏洞检测以及提高模型的精准度。

而Labelbox正在为工业机器学习应用打造最优秀的计算机视觉标记及管理方案。Labelbox的目标就是成为机器学习团队的必备工具,帮助他们管理高品质的训练数据,简单地说,就类似于GitHub在软件工程师心中的地位。

“Labelbox能大幅度地节约模型开发的时间,帮助数据科学团队打造更优秀的机器学习应用。本轮融资后,Labelbox将投资推广其数据标记工具,提高机器学习团队的自动性、协作性,并提供企业级别的功能。我们很高兴能和Gradient Ventures的团队合作,也很感激他们愿意投资帮助我们扩张业务以满足客户的需求。另外Bucky、Ilya和First Round Capital等投资人在一开始就相信我们,这让我们也非常感激。”Labelbox的创始人兼首席执行官Manu Sharma说道。

Label在2018年实现了巨大的发展。公司的客户包括FLIR Systems、Lytx, Airbus、Genius Sports和KeepTruckin等,全世界范围内共计数千个。大量的机器学习团队利用Labelbox来打造和优化模型,涉及水产业和无人驾驶等。

公司计划借助这轮融资打造更加完善、综合性的解决方案。为此它计划在2019年招聘更多工程、销售、营销等方面的人才。 

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