L’un des grands défis du développement d’un projet d’apprentissage machine peut être de simplement obtenir suffisamment de données pertinentes pour former les algorithmes. C’est là que Superb AI, membre de la classe Y Combinator Hiver 2019, peut vous aider. La startup aide les entreprises à créer des ensembles de données personnalisés pour répondre aux exigences de n’importe quel projet, en utilisant l’intelligence artificielle pour accélérer le processus de marquage.
Hyun Kim, qui est PDG et cofondateur de la start-up, explique que l’une des principales pierres d’achoppement des entreprises qui tentent d’intégrer l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine dans leurs applications est de trouver un ensemble de données appropriées pour former les modèles : “Superb AI utilise l’intelligence artificielle pour créer des données de formation sur mesure pour les grandes entreprises technologiques. Les clients travaillent avec nous pour développer des fonctionnalités basées sur l’apprentissage machine dans leurs produits plusieurs fois plus vite qu’ils ne le pourraient eux-mêmes “, a déclaré Kim à TechCrunch.
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Kim et ses co-fondateurs CTO Jungkwon Lee, Jonghyuk Lee et Moonsu Cha et Hyundong Lee, directeurs des ventes et des opérations de l’APAC (basé à Séoul, Corée du Sud) travaillaient tous sur le terrain quand ils ont identifié le problème des données et décidé de lancer une société pour le résoudre.
Traditionnellement, les entreprises qui travaillent sur un projet d’apprentissage machine embauchent des travailleurs humains pour étiqueter les données, mais cela a été coûteux et sujet aux erreurs, en supposant que vous aviez même les données pour travailler avec. Kim et ses co-fondateurs, qui ont travaillé sur des projets d’IA et étudié le sujet à l’université, ont eu l’idée de mettre l’IA au travail sur la partie du problème du marquage.
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“Au lieu de s’appuyer sur un travail manuel lent et sujet aux erreurs, Superb AI utilise une intelligence artificielle propriétaire à apprentissage profond qui aide les humains à étiqueter jusqu’à 10 fois plus rapidement les images et les vidéos,” explique Kim. L’entreprise aidera également à trouver des sources de données pour les entreprises qui n’ont pas de données au départ.
Kim dit qu’ils ne retirent pas complètement les humains du processus, mais ils améliorent l’exactitude du marquage en combinant les travailleurs humains avec les fondements de l’intelligence artificielle. Il dit qu’il y a quelques étapes à franchir. Tout d’abord, il divise les données d’entraînement en autant de composants que possible afin d’automatiser chaque pièce une à la fois. Si les données sont trop complexes et que les outils d’IA ne peuvent pas automatiser le balisage, ils utilisent une deuxième approche appelée ” humain dans la boucle “, qui permet à l’IA d’apprendre au fil du temps et de prendre de plus en plus le contrôle du processus.
Les cofondateurs ont décidé de s’adresser à Y Combinator pour s’implanter dans la Silicon Valley où ils ont pu étendre leur marché au-delà de leur Corée du Sud natale : “Cela a définitivement changé la donne. La quantité de connaissances et d’expérience que nous avons acquises des partenaires de YC et de nos collègues entrepreneurs est vraiment incroyable. De plus, le vaste réseau de YC nous a aidés à trouver nos premiers clients dans la vallée “, explique Kim.
L’entreprise, lancée en octobre dernier, compte jusqu’à 13 employés, y compris les cofondateurs. Elle a recueilli 300 000 $ en investissement de démarrage et a déjà généré le même montant en revenus grâce à ce produit, selon Kim.
