Labelbox融资了2500万美元,用于发展人工智能模型培训的数据标签平台

Labelbox今天宣布完成了2500万美元的B轮融资,以发展其平台,帮助客户为训练人工智能系统所需的数据贴上标签。

本轮融资由安德森•霍洛维茨基金(Andreessen Horowitz)牵头,谷歌旗下专注于人工智能的梯度投资基金(Gradient Ventures fund)、凯鹏华盈(Kleiner Perkins)和First round Capital参与。

这笔资金将用于开发和加速Labelbox的机器学习和计算机视觉模型路线图,将其工程和销售团队的规模扩大一倍。

该公司首席运营官Brian Rieger在接受电话采访时表示,Labelbox还允许用户自动标注一些数据,这样公司就可以手动标注所有数据,除了那些低于特定预测置信阈值的数据。

这笔资金还将用于编纂数据科学家、开发人员和数据工程师之间的最佳实践和模型性能标准,其中一部分将通过与大学和业务合作伙伴的合作来实现。

“今天经常发生的情况是,人们从学术机构出来,他们有点像机器学习的学术方面,但他们没有经历过把一个生产系统从无到有投入生产的过程。有一些共同的技术,共同的公式需要在社区中开发和理解。”他说道。

Labelbox寻求的标准化政策包括:通用的数据交换文件格式和组织内部角色的需求——比如数据标记运营经理——以加速人工智能的部署和推进公司的业务目标。

Rieger说:“标识运营经理这个角色在全球范围内从未被定义过,但在我们合作的许多公司中都存在。”

最近融资的数据注释初创公司包括CloudFactory和Alegion。

到目前为止,Labelboxx已经融资了3900万美元,其中包括2019年4月的1000万美元的A轮融资。安德森-霍洛维茨基金的普通合伙人彼得•莱文(Peter Levine)将作为最新一轮投资的一部分加入董事会。

该公司成立于2018年,总部设在旧金山,有30名员工。

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