宣布為磚Labelbox連接器

大數據湖泊通常房子結構化和非結構化數據的組合。數據團隊經常使用Apache火花™分析結構化數據,但可能難以應用相同的非結構化分析,無標號數據(具體形式的圖片,視頻,等等)。來應對這些挑戰,財富500強企業如WarnerMedia和Stryker利用Labelbox的訓練數據平台快速生成結構化數據從非結構化數據。Beplay体育安卓版本Labelbox被用來支持各種生產AI用例,包括通過視覺搜索改進營銷個性化,製造缺陷檢測和智能相機的發展。

過去,AI /毫升團隊必須使用昂貴的手工流程將非結構化數據轉換成更有用的東西——通過支付第三方標簽數據,購買標簽數據集或縮小了他們的項目利用公共數據集的範圍。尋找更快和更成本有效的方法將非結構化數據轉化為結構化數據是非常有益的對支持更先進的用例建立在企業的獨特的、非結構化的數據集。

磚,數據科學和人工智能團隊現在可以輕鬆地準備人工智能和分析非結構化數據。團隊可以標簽數據與人力,機器學習模型在磚,或兩者的結合。團隊還可以使用model-assisted標簽工作流,允許人類容易檢查和糾正模型的預測標簽。時間和節約成本,這個過程可以大大減少非結構化數據的數量你需要實現模型表現強勁。

Labelbox最近推出了一個磚之間的連接器和Labelbox Labelbox團隊可以連接一個結構化的數據集。與Labelbox連接器在磚上,團隊可以通過編程建立一個本體標簽和火花DataFrame返回標記的數據集。結合磚和Labelbox給數據和人工智能團隊為非結構化數據的端到端環境工作流,以及查詢引擎建立在三角洲湖,耦合快速注釋工具與一個強大的機器學習計算環境。

了解更多關於使用磚和Labelbox看看現場的工作流的技術演示Productionizing為人工智能和分析非結構化數據會話數據+人工智能峰會2021。