- Stanfordの実験室で作業を始めた後、Genomicsの協力者や放射線科医などから異例のリクエストが殺到
- AIモデルのトレーニングのためのデータ収集とラベリングの手間に苦しむ
- データの重要性に気付き、Snorkel AIを立ち上げて成功
- データ収集とラベリングの重要性が強調され、様々な業界でSnorkelが採用される
自身の研究と学習を通じてデータの重要性に気付いたRatner氏が、その問題に焦点を当てたSnorkel AIを設立し、成功を収めた。AIプロジェクトの成否は、適切なデータのトレーニングが決定的であると彼は考える。Snorkelは、銀行業界だけでなく、通信、バイオテクノロジー、石油・ガス、連邦政府などさまざまな業界で顧客を獲得し、大きな成長を遂げた。一方で、ChatGPTの登場により、AI戦略を再構築し、データ開発を重視する必要性が浮き彫りになった。
元記事: https://greylock.com/greymatter/snorkel-data-enterprise-ai/