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Startup combina la Inteligencia Artificial con el conocimiento humano

Para ayudar a dar sentido a sus datos

[20/04/2016] Transformar los datos en entendimiento es uno de los mayores desafíos empresariales de la actualidad, y es algo que resulta especialmente difícil cuando los datos en cuestión no son estructurados. La Inteligencia Artificial tiene un historial mixto aquí, pero una joven startup apunta a obtener mejores resultados al reponer a los humanos en la foto.

El miércoles Spare5 lanzó una nueva plataforma que aplica una combinación de entendimiento humano y aprendizaje de máquina para ayudar a las compañías a dar sentido a los datos no estructurados, como las imágenes, videos, contenido de medios sociales y mensajes de texto. El resultado, afirma, son "ideas innovadoras entregadas de manera rentable y a escala.

La tecnología de la compañía ahora está siendo utilizada por empresas como Expedia y Getty Images para enriquecer, limpiar y etiquetar datos no estructurados.

"Las empresas necesitan el entendimiento humano especializado para resolver los complejos problemas de los datos, afirmó Matt Bencke, fundador y CEO de Spare5. "Hay una gran diferencia cuando una buena inteligencia humana alimenta el aprendizaje de máquina.

https://www.youtube.com/watch?v=4ZbF395kN-U&feature=youtu.be

Spare5 utiliza la pericia humana mediante una plataforma de crowdsourcing. La compañía puede convocar a una comunidad global de más de 40 mil especialistas en materias para llevar a cabo microtareas a través de una aplicación en su teléfono inteligente o escritorio. Estas personas, a las que se llaman "Fives, pueden recibir un pago por hacer cosas como calificar artículos de ayuda, calificar fotos, escribir títulos y descripciones de imágenes o encontrar información perdida.

El proceso comienza cuando una compañía firma con Spare5 y sube un conjunto de datos no estructurados o incompletos. Spare5 luego transforma el trabajo en microtareas, escribe instrucciones personalizadas y establece un "estándar dorado para las respuestas.

Para hacer el trabajo, Spare5 apunta a grupos específicos de Fives para tareas específicas - mujeres entre los 30 y 40 años que frecuentemente compran en línea, por ejemplo.

Luego, los algoritmos de aprendizaje de máquina filtran los resultados en busca de exactitud y se aseguran de que la calidad se mantenga.

El resultado final es que los datos previamente no estructurados del cliente son puestos en un formato estructurado y entregados con entendimientos asociados, incluyendo ponderaciones o intervalos de confianza. Esos datos estructurados, a su vez, pueden usarse para entrenar nuevos algoritmos de Inteligencia Artificial, completar conjuntos de datos o mejorar los motores de recomendaciones, por ejemplo.

Fundada en el 2014, Spare5 logró 10 millones de dólares en financiamiento Serie A el pasado agosto.