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Text: pd
Machine Learning und AI haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und finden immer mehr Anwendungsfälle. Diese Algorithmen müssen anhand von Beispielen, den sogenannten «Trainingsdaten», für die gewünschte Aufgabe trainiert werden.
Viele dieser Daten müssen von Menschen beschriftet oder validiert werden, ein sehr langsamer und teurer Prozess. Bestehende Konkurrenten auf dem exponentiell wachsenden Markt für Datenannotation haben entweder eine feste lokale Belegschaft oder kostengünstige Arbeitskräfte aus dem Ausland. Da diese Unternehmen hohe Fixkosten haben und nur an Grosskunden interessiert sind, entsteht eine Einstiegshürde für neue Kunden, die einen kleineren Bedarf haben.
Um diese Millionen von sich wiederholenden Aufgaben, die menschliches Einfühlungsvermögen erfordern, zu bewältigen, verlässt sich das einzigartige Modell von Rapidata nicht auf eine feste Belegschaft. Stattdessen bieten sie eine «menschliche Verarbeitungseinheit in der Cloud» an, die auf einem riesigen Netzwerk von Nutzern aus der ganzen Welt basiert, oder, metaphorischer ausgedrückt, einen «Wetware»-Service, eine Anspielung auf das Wort «Hardware», das sich auf das glibberige menschliche Gehirn bezieht.
Diese Technologie wurde bereits bei kleineren Projekten eingesetzt und überprüft, und der nächste Schritt ist die Ausweitung auf grössere Unternehmen der Branche.