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Spare5结合人类的经验进行数据分析

对数据的洞察力是当下很多业务面临的挑战,加上数据通常是无组织的,分析起来更加棘手。人工智能在这条路上已经有所成就,但是一家年轻的创业公司希望通过将人类带回原始的方法,以获得更好的效果。

Spare5周三发布了一个新的平台,将人类的理解和人工智能结合起来,帮助公司分析无组织的数据,包括图片,视频,社交媒体的内容,文本信息等。结果显示,效果非常好。

这项级数目前被用于Expedia和Getty Images来完善和整理数据的信息。

“这些业务需要人类特殊的洞察力来解决复杂的数据问题,”Spare5的创始人和CEO Matt Bencke说,“当人工的智慧与机器学习结合的时候,将会有无限可能。”

Spare5通过众包平台来最大发挥人力。这个公司可以使用全球超过40,000个不同学科的专家,让他们通过app或者桌面客户端来完成客户的需求。人们可以通过给文章打分,标注图片,填写描述,加标签的这些微工作获得报酬。

当公司需要分析数据的时候,将无组织或者不完整的数据上传给Spare5,然后Spare5将工作分成若干微工作,附上客户的要求,制定工资标准,然后发布工作。

为了信息的准确,Spare5将用户分成不同的组——比如30到40岁的妇女等。

然后,使用机器学习算法过滤结果,确保准确性和质量。

最后的结果是,用户之前无组织的数据被重新整理成规整的格式,并附上人工处理的信息,还有对信息的重要性或标注的自信程度等。之后,这些数据可以被用于训练人工智能算法,完善数据集喝或者提高推荐引擎。

有觉察能力的级数,比如,人工智能驱动的机器客服,可以使用Spare5来检验AI模型是否合格。

企业策略组的分析师Nik Rouda说,“机器学习的缺点在于,他们最多得到数据之间的联系,但是不知道其中真正的原因,这是人类的优势。”

Rouda补充道,没有组织的数据差别细微,比如,他们甚至不能识别出吉娃娃狗和蛋糕,甚至Google的技术都会把黑人错误地识别为黑猩猩。

“机器学习可能办事仔细,不犯人类可能犯的错误,但是人类的经验也尤为可贵。”Rouda说。但是Spare5可以很好地结合两者。

“提高数据的准确性和完整性可以优化模型,这样机器学习才会更有效。”

Spare在2014年成立,去年八月已经有一千万美金的基金。

原文:Startup combines AI with human savvy to help make sense of data(译者/赖信涛 责编/孙思)

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