Южноафриканский стартап Enlabeler сообщает о серьезном росте за последние пару лет, работая в ценной нише "маркировки данных".

Компания Enlabeler, основанная в 2019 году, является поставщиком услуг по маркировке данных и предлагает комплексные решения для классификации, очистки и маркировки наборов данных.

«Наша платформа превращает необработанные немаркированные данные в высококачественные обучающие данные. Наша команда экспертов в предметной области работает с различными типами данных для самых разных отраслей. Таким образом, Enlabeler создает гибкие рабочие места в сфере технологий и борется с безработицей по всей Африке», — рассказала Disrupt Africa Эстер Хугстад, основатель стартапа и главный исполнительный директор (генеральный директор) Enlabeler.

Услуги компании включают аннотирование изображений и видео для моделей компьютерного зрения, транскрипцию аудиофайлов в текст, переводы видео- и аудиоконтента на другой местный язык, а также классификацию текста и распознавание сущностей для обучения моделей в области анализа настроений.

«Модели и алгоритмы машинного обучения требуют больших наборов данных для обучения моделей. Часто у специалистов по данным или инженеров нет времени и возможностей тратить часы на создание, очистку и маркировку наборов данных для своих моделей. Поэтому они просят Enlabeler помочь. Компании ищут комплексные решения в области данных и нуждаются в быстрых, надежных и точных данных для своей внутренней модели искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), — сказал Хугстад.

«Глобальными конкурентами в области маркировки данных и аннотаций являются Sama, Labelbox, Labelfuse, Scale AI и некоторые другие. Однако ни один из них не базируется в Африке, и ни один из них не преследует одну и ту же миссию по созданию и созданию наборов данных в Африке для внутренних и международных клиентов. В конечном счете, речь идет о расширении возможностей целого нового поколения профессионалов в области данных, которые получат опыт работы в растущем пространстве искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря ценовой категории Enlabeler, индивидуальному предложению услуг и быстрому времени выполнения работ мы можем конкурировать с некоторыми из более автоматизированных крупных игроков, базирующихся в США».

Enlabeler привлекла финансирование в середине прошлого года от нового венчурного фонда Entrepreneurs for Entrepreneurs (E4E) Africa, чтобы начать свою деятельность и выйти на международные рынки, и с тех пор наблюдается значительный рост.

«Теперь у нас есть растущая команда из девяти человек и база данных из более чем 350 маркировщиков данных, аннотаторов и языковых специалистов, которые часто приходят из маргинализированных сообществ», — сказал Хогстад.

«В течение 2020 года мы создали около 45 рабочих мест по этикетированию. В 2021 году этот показатель уже превышен более чем на 25 процентов. Текущий состав клиентов примерно на 70% состоит из Южной Африки и на 30% из других стран».

Что касается развития бизнеса, команда расширяет свое международное присутствие и в настоящее время ведет переговоры с несколькими крупными партнерами по масштабированию, которые помогут Enlabeler расти.

«Поскольку Enlabeler работает на 100% удаленно и предлагает полностью интегрированный и безопасный конвейер данных с основными облачными провайдерами, такими как Amazon Web Services (AWS), команда Enlabeler может обслуживать клиентов из любой точки мира», — сказал Хогстад.

«Текущий клиентский портфель состоит из компаний, занимающихся искусственным интеллектом и машинным обучением, а также из крупных инфраструктурных игроков из Нидерландов, США и Канады. Команда активно работает над привлечением новых клиентов из континентальной Европы и других регионов».

За основную работу по маркировке Enlabeler взимает плату с клиентов за набор данных или за единицу маркировки, при этом клиент платит только за результат, который соответствует их согласованному стандарту качества. Он также предлагает дополнительные услуги, такие как интеграция с конвейером данных, создание настраиваемых API-интерфейсов, создание и очистка наборов данных, для которых он предлагает клиентов в каждом конкретном случае.

«Это в случае долгосрочной потребности, когда клиент ищет непрерывный поток помеченных данных для обучения и переобучения своей модели машинного обучения. Enlabeler работает на авансовой основе», — сказал Хогстад.

В отличие от многих стартапов, Enlabeler не пострадал от пандемии COVID-19 и связанных с ней ограничений, поскольку он всегда был на 100% удаленным.

«Разработки ИИ продолжают ускоряться, и для всех этих типов моделей машинного обучения и ИИ необходимы большие структурированные и чистые наборы данных, поэтому мы прогнозируем растущий спрос на наши услуги», — сказал Хогстад.

Для получения дополнительной информации о предложениях и услугах Enlabelers напишите нам по адресу [email protected] или посетите сайт www.enlabeler.com.

Статья Разрушить Африку автора ТОМ ДЖЕКСОН от 17 мая 2021 г.