Keras之父看好的自动标注公司,获3300万美元新融资

Keras之父看好的自动标注公司,获3300万美元新融资】衡宇发自凹非寺
量子位|公众号QbitAI
AI模型的训练过程 , 能不能再快一点?!
这不 , 谷歌AI研究员、Keras之父FrancoisChollet , 刚刚就投资了一家加速自动标注的创业公司:
V7Labs 。
这家公司关注的重点是CV和自动识别/分类对象及其他数据 , 来加快AI模型的训练速度 。
V7Labs表示 , 现在只需要100个人工标注 , 模型就能快速get任务具体要干啥 。
凭此 , V7Labs完成了3300万美元新融资 , 历史总融资额约3600万美元 , 目前估值为2亿美元 。
Keras之父看好的自动标注公司,获3300万美元新融资
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谁是V7Labs?能获得3300万美元的新融资 , 自动化是V7Labs最吸引投资人的卖点 。
据估计 , 在AI训练模型过程中 , 一个人工团队约80%的时间都花在管理训练数据上:
标记数据、分辨什么时候该标记错误、重新思考分类数据等……
V7Labs把这个过程称为“程序化标签” , 并使用AGI和自己的算法来分割和标注图像 。
与此同时 , 任何标记为不清楚的内容都会返回人工审查 。
将V7Labs开发的自动标注技术结合人工标注 , 有助于高效完成工作 , 并起到互相检查作用 。
该公司的CEO表示 , 利用自家平台 , 只需要100个人工标注 , 就能训练好模型 。
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据了解 , 这轮融资将用来招聘更多工程师 , 并扩大业务运营 。
除了Keras之父本人 , 这波投资者中还有其他ML和AI领域的老朋友们 。
比如DeepMind首席科学家OriolVinyals、Elixir语言创造者JoseValim、AdeptAI的联合创始人AshishVaswani(Transformer一作) , 以及一些来自OpenAI、Twitter和亚马逊的匿名投资者 。
现在来了解一下这家2018年创立的自动标注公司~
V7Labs团队秉承着这样一个观念:
训练模型的数据输入方式还处于一个低效阶段 , 完全可以改进 。
因此 , 公司的主要业务就是开发AI模型训练所需的自动标记和其他数据分类技术 , 让视觉AI在最少的人工监督下从训练数据中持续学习 。
为什么是视觉AI领域?
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人类视觉皮层有6个公认的区域 , 即V1到V6 。
初级视觉皮层V1使我们的大脑能够识别基本形状 , 而之后的视觉皮层则提取颜色、形式和运动方面的复杂含义 。
团队解释道 , V7代表着想为机器创造第7个领域 , 让机器能够感知世界 , 能力能够超越人类大脑 。
V7Labs目前专注的领域是医学和科学 。
利用V7Labs这个平台训练AI模型 , 可以帮助端到端自动驾驶和通过机械臂分拣核废料等工作 , 以及在扫描中识别早期癌症和其他疾病问题 。
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△图像训练在扫描中检测肺炎
至于为什么选择把视觉AI的业务应用在医学领域 , 该公司CEO表示:
我们决定专注的 , 是那些已经将基于AI的应用商业化的垂直领域 ,
或者那些大量视觉处理工作都由人工完成的领域 。在V7Labs看来 , 医学就是这么一个“从未在内部开发过这种技术” , 但“肯定会使用这项技术”的市场 。
目前 , V7Labs有300多家客户 , 其中包括通用电气医疗、PaigeAI和西门子 , 以及其他《财富》500强公司和规模很大的私营企业 。
缩短AI模型设计和应用之间的时间作为训练AI模型过程中举足轻重的环节 , 加速处理训练数据 , 越来越受到资本市场追逐 。