為什么現在的人工智能比以往任何時候都更需要數據

2022-05-30 22:24:01 編輯：宗玉楓來源：

導讀隨著AI從利基技術發(fā)展到關鍵任務技術，支持AI的公司成倍增加，在許多情況下蓬勃發(fā)展。定義成功的一個很好的例子是DefinedCrowd，在短短

隨著AI從利基技術發(fā)展到關鍵任務技術，支持AI的公司成倍增加，在許多情況下蓬勃發(fā)展。定義成功的一個很好的例子是DefinedCrowd，在短短幾年內，它已從Disrupt階段發(fā)展到遍及全球的AI工具包，再到《財富》 500強。該公司剛剛籌集了新的5050萬美元的B輪融資，以進一步推動其擴張。

DefinedCrowd不是制作AI，而是提供用于創(chuàng)建它的數據，專門用于自然語言處理。畢竟，必須要有人審查500種不同的查詢方式，否則機器學習系統很難分辨用戶的意思。公司創(chuàng)建和分類數據的計算機視覺，情感識別和其他領域也是如此。DefinedCrowd擁有數十萬付費社區(qū)，他們從事這項非常必要但繁瑣的工作。

隨著AI進入從創(chuàng)建和編輯媒體到企業(yè)軟件的方方面面，不乏尋求培訓數據的公司。

“在過去的幾年中，對數據的需求一直在不斷增長-公司越來越意識到數據對其系統的影響，并且一直在尋找五年前未考慮的更多語言和域，”聯合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Daniela Braga告訴TechCrunch。

她強調包容性，偏見的可能性以及更多種語言的部署是推動這種需求的動力。新市場和應用不斷開放，進入者需要高質量的數據來開發(fā)面向消費者的產品。

標簽：

免責聲明：本文由用戶上傳，如有侵權請聯系刪除！