Software

Cord recauda $ 4.5 millones para automatizar procesos de anotación para computadoras Computer Vision


Expanda su estrategia y tecnología de datos corporativos en Transform 2021.


Cord, una startup que automatiza los procesos de anotación para la visión por computadora, anunció hoy que ha recaudado $ 4.5 millones en una ronda semilla liderada por CRV. El CEO Eric Landau dice que el capital se invertirá en expandir la base de clientes y la plataforma de Cord a medida que la compañía busque empleados adicionales.

El entrenamiento de la IA y los algoritmos de aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos anotados. Pero los datos rara vez se proporcionan con anotaciones. La mayor parte del trabajo recae a menudo sobre etiquetadoras humanas, cuyos esfuerzos son costosos, imperfectos y lentos. Se estima que la mayoría de las empresas que utilizan el aprendizaje automático dedican más del 80% de su tiempo a etiquetar y gestionar datos. De hecho, en una encuesta reciente realizada por la startup CloudFlower, los científicos de datos dijeron que dedican el 60% del tiempo a organizar y limpiar datos, en comparación con el 4% de refinar algoritmos.

«La empresa comenzó cuando mi cofundador Ulrik Stig Hansen dejó su trabajo en JP Morgan para estudiar ciencias de la computación en el Imperial College de Londres», dijo Landau a VentureBeat por correo electrónico. “Mi experiencia fue en física como un doctorado. Dejé Harvard, pero trabajé en el comercio cuantitativo, donde puse miles de modelos en producción. Conocí a Hansen en una red de negocios en Londres y después de unas pintas en el pub nos dimos cuenta de que nuestra perspectiva financiera se puede aplicar al proceso de etiquetado de datos «.

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Cord proporciona una plataforma de anotación de visión por computadora que automatiza una serie de tareas de anotación manual. El conjunto de herramientas está diseñado para la colaboración entre roles y equipos, desde anotadores expertos en dominios hasta gerentes de proyectos e ingenieros de aprendizaje automático.

Cord fue cofundado en 2020 por Landau, un ex desertor de la física de Harvard, junto con Leeho Lim y Ulrik Stig Hansen. Landau dejó un puesto en la industria fintech para iniciar la empresa con el objetivo de aplicar principios financieros cuantitativos al proceso de etiquetado de datos.

propiedades

La aplicación web de Cord permite a los usuarios anotar, clasificar y segmentar imágenes y videos, así como realizar revisiones de control de calidad y entrenar modelos de última generación. La API de automatización de la plataforma permite a los desarrolladores automatizar el muestreo, la expansión, la transformación, el etiquetado y la evaluación de datos con algoritmos de datos de entrenamiento personalizados, mientras que el SDK de Python entrena modelos, crea programas de datos, compila algoritmos de datos de entrenamiento e ingiere y procesa datos.

Cord ofrece capacidades de seguimiento de puntos clave que aceleran el proceso de anotación para llegar a la IA de producción para la estimación de la pose humana. Con herramientas complementarias, los desarrolladores pueden crear datos de entrenamiento para modelar los movimientos e interacciones humanos, mientras que los algoritmos para el seguimiento de objetos y el etiquetado de interpolación utilizan las características temporales en los datos de video. Un tablero crea etiquetas para el reconocimiento de objetos y la segmentación de imágenes y genera ID de instancia únicos en marcos individuales. Y con las herramientas de etiquetado de vectores, los usuarios pueden anotar imágenes y datos de video relevantes.

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Arriba: la aplicación web Cord

Fuente de la imagen: Cord

Cord puede aplicar clasificaciones anidadas, configurar estructuras de etiquetas con relaciones jerárquicas, asignar atributos personalizados y mantener relaciones condicionales a nivel de objeto individual. Según Landau, esto ayuda a rastrear los recuentos de objetos y clasificación en los datos de entrenamiento, además de la composición de clases y atributos.

crecimiento

Cord se encuentra en una categoría junto a empresas como Scale AI, que ha recaudado cientos de millones para su línea de servicios de etiquetado de datos, y CloudFactory, que brinda a los etiquetadores oportunidades de crecimiento y bonificaciones «basadas en métricas». Sin mencionar Hive, Alegion, Appen, SuperAnnotate, Dataloop, Labelbox, Superb AI y Cognizant, que, según Grand View Research, ocupan un mercado global de herramientas de anotación de datos valorado en más de $ 494 millones en 2020.

Pero Cord ha logrado atraer a una docena de clientes, incluido King’s College London, un «líder» en automatización de restaurantes y una empresa especializada en inteligencia artificial para el comportamiento humano.

Uno de los clientes de Cord, el Departamento de Nefrología de la Universidad de Stanford, afirma que redujo el tiempo de experimentación en un 80% mientras procesaba tres veces más imágenes. Antes de usar Cord, Stanford usó tres programas de software diferentes para identificar, anotar y contar podocitos (células renales) y glomérulos (conjuntos de terminaciones nerviosas) en imágenes microscópicas. Después de que el grupo de nefrología comenzó a utilizar la plataforma de datos de entrenamiento de Cord y el SDK para automatizar las segmentaciones, contar y calcular el tamaño de los segmentos, lograron reducir la duración de la prueba de un promedio de 21 a 4 días.

“Toda empresa que intente crear un modelo de IA necesita una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. Este proceso suele llevar mucho tiempo y es caro porque es muy manual con las herramientas existentes. Con nuestro [platform] , las empresas pueden generar datos de formación de forma mucho más rápida y rentable y no tienen que enviar los datos a ningún otro lugar ”, afirma Landau.

Cord, con sede en Londres, recaudó $ 125,000 en adquisiciones previas a la semilla antes de esta ronda final de financiamiento. A esta ronda final asistieron Y Combinator, Crane Venture Partners y Harvard Management Company.

VentureBeat

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