Labelbox筹集了2500万美元用于发展其用于AI模型培训的数据标签平台

 
Labelbox今天宣布完成2500万美元的B轮融资，以扩大其平台，该平台可帮助客户标记训练AI系统所需的数据。
该轮融资由安德森·霍洛维茨(Andreessen Horowitz)牵头，谷歌以AI为重点的Gradient Ventures基金，克莱因·珀金斯(Kleiner Perkins)和第一轮资本(First Round Capital)参与了此次融资。
这笔资金将用于通过其工程和销售团队规模扩大一倍来开发和加速Labelbox机器学习和计算机视觉模型的路线图。
首席运营官Brian Rieger在电话采访中告诉VentureBeat，Labelbox还使用户能够自动执行一些标记，以便公司可以手动标记所有数据，但低于特定预测置信度阈值的数据除外。
这笔资金还将被用于整理数据科学家，开发人员和数据工程师之间模型性能的最佳实践和标准指标，部分方法是与大学和业务合作伙伴合作。
“今天经常发生的事情是人们从学术机构中走出来，他们已经具备了机器学习的学术方面，但是他们还没有经历过将生产系统从无到有的生产过程。社区中需要开发和理解一些通用技术，通用公式。”
Labelbox寻求的标准化政策包括：通用的数据交换文件格式以及对组织内部角色的需求(如数据标签运营经理)，以加快AI部署和推进公司业务目标。
Rieger表示：“标签运营经理是一个从未在全球范围内定义过的角色，但存在于我们合作的许多公司中。”
最近筹集资金的数据注释创业公司包括CloudFactory和Alegion。
Labelbox迄今为止已经筹集了3900万美元，其中包括2019年4月的1000万美元的A轮融资.Andreessen Horowitz的普通合伙人Peter Levine将加入董事会，作为最新一轮融资的一部分。
该公司成立于2018年，总部位于旧金山，拥有30名员工。