Boîte d'étiquettes est une plateforme de données d'entraînement qui a été conçue pour permettre à ses utilisateurs d'améliorer leurs boucles d'itération de données d'entraînement. La plate-forme est basée sur trois blocs - annotation des données, diagnostic des performances du modèle et hiérarchisation des résultats obtenus.
Le cycle de financement de la série D a été dirigé par Fonds Vision II de SoftBank. Parmi les nouveaux investisseurs figuraient Snowpoint Ventures et Databricks Ventures. Andreessen Horowitz, B Capital Group d'Eduardo Saverin, et la gestionnaire d'actifs Ark Invest Cathie Wood a également participé à la ronde. Avec les fonds levés, l'entreprise est devenue une licorne.
Labelbox, dont le siège est à San Francisco, a été fondée par Brian Rieger, Daniel Rasmuson et Manu Sharma en 2017. Labelbox étiquette les données dans le cadre du processus d'apprentissage automatique. Il permet d'annoter de plus petits lots de données d'entraînement, puis les modèles d'IA apprennent à faire les prédictions et à développer des informations. « Nous vendons aux grandes organisations qui ont de multiples cas d'utilisation de l'IA et qui croient fondamentalement que leur différenciation à l'avenir doit se faire avec l'IA, sinon elles vont devenir hors de propos », dit Manu Sharma. A ce jour, l'entreprise compte plus de 200 clients.
