Разработка, обучение и проверка сложных алгоритмов машинного обучения могут отнять много часов времени, особенно если вы имеете дело с разреженными наборами данных. Это дало начало кустарной индустрии краудсорсинга данных, во главе с Google Kaggle и такими компаниями, как Topcoder. И потенциал роста рынка заставляет инвесторов замечать такие компании и вкладывать деньги.
Калифорнийская компания из г. Саннивейл CrowdAnalytix, которая описывает себя как «библиотеку» ботов для извлечения данных, созданных на соревнованиях, является не последней, кто зашел на этот рынок. Сегодня шестилетний стартап объявил, что он привлек 40 млн. долл. США в виде стратегических инвестиций от Macnica, дочерней компании токийской электронной фирмы Macnica Fuji Electronics Holdings. Инвестиции будут использованы для выкупа акций у существующих акционеров, а также для вливания капитала в CrowdAnalytix.
Таким образом, общая сумма инвестиций стартапа выросла до 43 миллионов долларов после раунда в 1 млн. долл. США в декабре 2016 года и раунда в млн. долл. США в мае 2012 года.
Генеральный директор CrowdAnalytix Дивьябх Мишра заявил, что капитал будет использован для расширения охвата компании на более широкий японский рынок и новые вертикали, в которых Macnica широко представлена, например, в сфере производства и здравоохранения.
Платформа CrowdAnalytix состоит из двух уровней: машинного слоя и человеческого слоя. Первый включает доступный для API набор из более чем 500 алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), которые в совокупности извлекают более 2 миллионов атрибутов в час из текста, изображений и аудио. Что касается человеческого уровня, то это сообщество из более чем 20 000 ученых-данных, которые борются за денежные призы за создание алгоритмов, которые могут, например, идентифицировать супергероев по изображениям продуктов или прогнозировать цену предложения дженериков.
CrowdAnalytix сообщает, что розничные клиенты, использующие свои автоматические классификаторы, в число которых входят компании из списка Fortune 100, видят в среднем 35-процентное сокращение возврата товара, 20-процентное снижение количества оставленных корзин (т. е. когда онлайн-покупатель, добавивший товары в свою корзину, покидает веб-сайт без покупки чего-либо), и 90-процентное увеличение в адаптации.
Специально для mmgp.ru
Уникальность
12.01.2019, 12:37
