İşletmelerin doğal dil işlemeyi (NLP) uygulamalarına entegre etmeleri için araçlar yaratan Londra merkezli bir yapay zeka girişimi olan Humanloop, 2,6 milyon dolarlık (2,1 milyon sterlin) bir başlangıç finansman turunu kapattı.
2020 yılında Amazon ve Google gibi mezunlar tarafından kurulan Humanloop’un amacı, yapay zekanın benimsenmesini “demokratikleştirmek”. Humanloop, veri açıklama araçlarının bir makine öğrenimi algoritmasının eğitimini hızlandırabileceğini söylüyor.
Humanloop’un kurucu ortağı ve CEO’su Raza Habib, “İnsanlar dil tabanlı yapay zekanın şu anda neler yapabildiğini bilseler şok olurdu, ancak verileri algoritmanın kullanabileceği bir forma sokmak en büyük zorluktur” dedi.
“Humanloop ile, herhangi bir şirketin kendi alan uzmanlığını alıp bir makine öğrenimi modelinde verimli bir şekilde damıtmasına izin vererek, yapay zekaya erişimi demokratikleştirmek ve yeni nesil akıllı, self servis uygulamaları etkinleştirmek istiyoruz.”
Humanloop, teknolojisini sıfırdan kendi makine öğrenimi algoritmalarını oluşturacak kaynaklara sahip olmayabilecek şirketlere pazarlıyor.
Başlangıç turu, Y Combinator, LocalGlobe ve Albion VC’nin katılımıyla VC firması Index Ventures tarafından yönetildi. Yeni fon, yeni mühendislerin işe alınmasına gitti.
Index Ventures ortağı Erin Price-Wright, “Pek çok insanın bilmediği şey, yapay zekanın her işyerinde her yerde bulunmasını engelleyen uygun algoritmaların eksikliği olmadığıdır” dedi.
“Makine öğreniminin kendisi giderek metalaşıyor ve kullanıma hazır hale geliyor, ancak teknik bilgisi olmayan kişilerin bilgilerini bir makineye aktarması ve algoritmanın modelini iyileştirmesine yardımcı olması hala gerçekten zor.
Humanloop’un teknolojisi, yeni tedaviler için adayları belirlemek için sağlık kayıtlarını taramak için bir algoritma, Facebook gruplarındaki yorumları denetlemek ve müşteri hizmetleri sorularına otomatik olarak taslak yanıtlar oluşturmak dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde kullanılmıştır.
Humanloop’un ‘Programatik’ adlı ürünü şu anda 30’dan fazla şirket tarafından kullanılıyor.