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Oct 31, 2023

Das Label Studio von Heartex erleichtert die Kennzeichnung von Audio für ML

Heartex, das gut finanzierte Startup zur Datenkennzeichnung für maschinelles Lernen, startet ein

Heartex, das gut finanzierte Startup für maschinelles Lernen und Datenkennzeichnung, bringt heute ein umfangreiches Update seiner Plattform auf den Markt, das neue Anwendungsfälle für seine Tools eröffnet, indem es das Kommentieren von Audiodateien in den kommerziellen und Open-Source-Versionen seines Label Studio erheblich vereinfacht für seine Benutzer. Zu diesen Updates gehören eine neue Benutzeroberfläche, die für die Arbeit mit Audiodateien optimiert ist, die Möglichkeit, längere Dateien (bis zu zwei Stunden lang) mit Anmerkungen zu versehen und Millisekunden-Steuerelemente im integrierten Anmerkungstool. Außerdem gibt es jetzt eine neue Rendering-Engine zur Darstellung von Wellenformen. In einem früheren Update hat Heartex sein Tool auch um Funktionen wie die Bild-für-Bild-Verfolgung von Videoobjekten und eine überarbeitete Benutzeroberfläche für Anmerkungen erweitert.

Nach Angaben des Unternehmens verlassen sich derzeit etwa 150.000 Benutzer auf Label Studio und haben bisher mehr als 95 Millionen Anmerkungen erstellt.

Bildnachweis:Heartex

„Als wir ursprünglich darüber nachdachten, die Datenkennzeichnungslösung zu entwickeln, führten wir viele Interviews mit Datenwissenschaftlern“, erzählte mir Michael Malyuk, Mitbegründer und CEO von Heartex. „Und was wir herausgefunden haben, ist, dass viele von ihnen sagen, dass sie mit den vorhandenen Tools nicht flexibel genug sind. Es gibt ein Tool für Bilder, aber man kann nur ein einzelnes Bild auf den Bildschirm bringen. Es gibt ein Tool für unseren Ton, Aber es ist in Bezug auf den Anwendungsfall sehr fest codiert. Und wir dachten, dass die Datenwissenschaftler beim Label Studio ein Fragezeichen im Kopf haben würden: „Unterstützt es meinen Anwendungsfall?“ Die Antwort muss immer „Ja“ lauten – es muss immer Ihren Anwendungsfall unterstützen.“

Und um Daten zu kennzeichnen, müssen Sie natürlich nur ein Fachexperte und kein Softwareentwickler sein. Die Idee hinter Label Studio besteht darin, es praktisch jedem zu ermöglichen, Ihre Daten zu kennzeichnen. „Wir glauben, dass sich jedes KI-Unternehmen in ein Datenkennzeichnungsunternehmen oder ein Unternehmen für die Entwicklung von Datensätzen verwandeln wird“, sagte Malyuk. Im Wesentlichen, sagte er, wolle Heartex Label Studio zur De-facto-IDE für die Datensatzentwicklung machen.

Mit Blick auf die Zukunft wies er darauf hin, dass das Unternehmen plant, stark in seine Benutzergemeinschaft zu investieren – und nächstes Jahr seine erste Label Studio-Benutzerkonferenz auszurichten.

Heartex sammelt 25 Millionen US-Dollar für seine KI-fokussierte Open-Source-Datenkennzeichnungsplattform