Applied Intuition erwirbt die SceneBox-Plattform, um Lösungen für ML Operations zu stärken

Applied Intuition, Inc., ein Simulations- und Softwareanbieter für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge (AV), hat SceneBox übernommen. SceneBox ist eine Datenmanagement- und verarbeitungsplattform, die speziell für maschinelles Lernen (ML) entwickelt wurde. Das Kernteam von Caliber Data Labs, Inc., dem Schöpfer von SceneBox, wird sich dem Applied-Team anschließen.

Mit der SceneBox-Plattform können Ingenieure bessere und genauere ML-Modelle mit einem datenzentrierten Ansatz trainieren. Teams sind in hohem Maße auf hochwertige Datensätze angewiesen, um erfolgreich produktionsreife ML-Modelle zu trainieren. Bei der Arbeit mit großen Mengen unstrukturierter Daten kann die Suche nach den richtigen Datensätzen schwierig, zeitaufwändig und kostspielig sein. Mit SceneBox können Ingenieure Datensätze schnell analysieren, zusammenstellen und vergleichen, Probleme diagnostizieren und komplexe Datenoperationen orchestrieren. Die Plattform bietet eine reichhaltige Weboberfläche, umfangreiche APIs und erweiterte Funktionen wie die embedding-basierte Suche.

"Wir freuen uns sehr, Yaser und das SceneBox-Team bei Applied willkommen zu heißen", sagte Qasar Younis, Mitbegründer und CEO von Applied Intuition. "Als wir von Yasers Vision und unseren komplementären Produktstrategien erfuhren, wollten wir sofort unsere Kräfte bündeln. Das SceneBox-Team bringt eine Fülle von Kenntnissen und Erfahrungen in den Bereichen ML und Data Operations mit, die unser Portfolio stärken werden. Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit und darauf, unsere Kunden noch besser unterstützen zu können."

"Wir sind stolz darauf, Teil des Applied-Teams und des Auftrags des Unternehmens zu sein, eine bessere Welt mit sicheren und intelligenten Maschinen zu schaffen", sagte Yaser Khalighi, Gründer und CEO von Caliber Data Labs. "Autonomie ist ein Datenproblem. Ich bin zuversichtlich, dass unsere gemeinsame Expertise es Kunden ermöglichen wird, weniger Zeit mit der Organisation von Daten und mehr Zeit mit der Entwicklung besserer ML-Modelle zu verbringen."

DLA Piper LLP (U.S.) war Rechtsberater von Applied Intuition. Fasken war Rechtsberater von Caliber Data Labs.

Über Applied Intuition Applied Intuition hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine bessere Welt mit sicheren und intelligenten Maschinen zu schaffen. Die Simulations-, Validierungs- und Datenmanagementsoftware des Unternehmens macht es schneller, sicherer und einfacher, autonome Systeme auf den Markt zu bringen. Programme in verschiedenen Branchen und 17 der 20 weltweit führenden Automobilhersteller vertrauen auf die Lösungen von Applied, um autonome Systeme in großem Maßstab zu entwickeln, zu testen und zum Einsatz zu bringen. Erfahren Sie mehr unter https://de.applied.co.

Über SceneBox SceneBox ist ein Software 2.0 Data-Engine für Computer Vision Ingenieure. Das Team von Caliber Data Labs hat SceneBox als modulare und skalierbare Plattform entwickelt, die es Ingenieuren ermöglicht, riesige Datensätze (z. B. Kamera- und Lidar-Bilder, Videos usw.) schnell zu durchsuchen, zusammenzustellen, zu orchestrieren, zu visualisieren und zu debuggen. Teams können die Leistung ihrer ML-Modelle messen und Probleme anhand der richtigen Daten beheben. SceneBox hilft Ingenieuren dabei, mehr Zeit mit der Erstellung von ML-Modellen und weniger Zeit mit der Organisation mit Daten zu verbringen. Dadurch soll die Art und Weise der Verwaltung von Datensätzen auf globaler Ebene grundlegend verändert werden.

Foto – https://mma.prnewswire.com/media/2030934/Scenebox_Header.jpg

View original content to download multimedia:https://www.prnewswire.com/news-releases/applied-intuition-erwirbt-die-scenebox-plattform-um-losungen-fur-ml-operations-zu-starken-301775440.html

OTS-ORIGINALTEXT PRESSEAUSSENDUNG UNTER AUSSCHLIESSLICHER INHALTLICHER VERANTWORTUNG DES AUSSENDERS. www.ots.at
(C) Copyright APA-OTS Originaltext-Service GmbH und der jeweilige Aussender. Applied Intuition

AutoITKonjunkturSoftwareTransportWirtschaft und Finanzen
Comments (0)
Add Comment