Самым значительным движением в следующем десятилетии будет переход от программного обеспечения на основе логики к программному обеспечению на основе обучения. Обычные системы разработки программного обеспечения на основе правил постепенно заменяются системами искусственного интеллекта, которым для эффективной работы требуется огромное количество сложных наборов данных.

Хотя в последние годы наблюдается прогресс в методах обучения без учителя, контролируемое обучение по-прежнему управляет большинством алгоритмов AI / ML и требует аннотации огромных объемов данных. Резкий рост требований к данным вынудил компании отдать на аутсорсинг свои потребности в аннотациях, создавая большое пространство на протяжении всего процесса.

Подготовка и маркировка данных стали основным узким местом на пути проникновения систем искусственного интеллекта в повседневную жизнь, что составляет более 80% времени, затрачиваемого на проекты AI / ML. Сейчас данные составляют более 10% всех инвестиций в ИИ, и ожидается, что только рынок маркировки данных достигнет 17 миллиардов долларов к 2025 году.

Ango - еще одна платформа для аннотации и маркировки управляемых данных - на данный момент

Ango - это платформа для аннотирования и маркировки данных с инструментом управления аннотациями и вертикально интегрированной торговой площадкой с экспертными аннотаторами. Платформа позволяет добавлять аннотации к изображениям, тексту, аудио и данным 3D-датчиков с помощью своего центра непрерывного управления проектами и автоматизации для ускорения маркировки.

Ango получает данные от своих клиентов либо в необработанном формате, либо посредством интеграции с хранилищем данных и озерами данных, и позволяет командам быстрее комментировать и уточнять любые существующие метки с помощью своей платформы AngoHub. Платформа интегрируется в конвейеры обучения и развертывания ИИ клиента, создавая цикл положительной обратной связи, который позволяет автоматически маркировать и повышать производительность платформы.

Ango имеет хорошие возможности для расширения как по вертикали, так и по горизонтали.

Краудсорсинговые платформы данных и платформы управляемой маркировки данных существуют уже некоторое время, за последние несколько лет в них было вложено более 1 миллиарда долларов, и появились такие единороги, как Scale AI, Hive и Cloud Factory. Эти игроки нового поколения выделяются тем, что предоставляют услуги для конкретных доменов с упором на контроль качества и более быстрые аннотации. Их внутренние инженерные группы постоянно исследуют и разрабатывают новые методологии для ускорения ручных аннотаций и введения строгого процесса найма этикетировщиков, одновременно обеспечивая превосходное обучение и управление.

Ango стремится позиционировать себя как самую быструю платформу доставки обучающих данных, сосредоточив свои ресурсы на помощи ИИ и преуспев в технологиях интерфейса человек-компьютер. Видение состоит в том, чтобы использовать высококвалифицированные кадры и преимущества затрат в странах Ближнего Востока и Северной Африки и Центральной Азии, обеспечивая доставку на следующий день своим клиентам, а также оказывая влияние в регионе, обучая и нанимая тысячи аннотаторов.

Турция является примером благодатной почвы для создания пулов квалифицированных аннотаторов из-за благоприятного демографического фона: с быстро растущей и молодой базой инженерных талантов, более 50 тысяч выпускников в год (2 место в Европе) и базой разработчиков, которая растет на 16,5%. ежегодно (№1 в Европе). Турция имеет все возможности для создания крупнейшего в мире резерва квалифицированных специалистов-аннотаторов.

Высокое качество кадров в Турции является основным преимуществом Ango в превращении его в платформу маркировки данных, ориентированную на конкретные предметные области, с упором на обслуживание клиентов, которые решают самые сложные проблемы искусственного интеллекта в таких отраслях, как здравоохранение, производство и логистика.

Братья Урул обладают достаточным опытом для дальнейшей специализации

Анго возглавляют два брата-соучредителя, Гохан и Гокалп, с дипломами инженера в ведущих университетах Турции и предшествующим стартапом, управлением продуктами и опытом разработки программного обеспечения. Оба обладают глубокими техническими знаниями и хорошо дополняют друг друга во всех аспектах бизнеса, при этом Гохан руководит более широким видением, а Гокалп руководит коммерческими аспектами бизнеса.

Мы все еще находимся на начальной стадии развития ИИ / машинного обучения, и мы увидим трансформацию наших повседневных программных инструментов, которые будут переработаны с использованием ИИ / машинного обучения в своей основе. Ango стремится извлечь выгоду из этого преобразования, оптимизируя скорость и специализируясь на вертикалях с высокой добавленной стоимостью, которые требуют изысканности.

Мы считаем, что на данном этапе искусственный разум - это еще младенчество, познающее мир у нас, людей. Мы стремимся ускорить понимание мира ИИ, предоставляя командам ИИ данные для обучения самого высокого качества. - Гохан и Гокалп

Добро пожаловать в СЕМЬЮ # 500!