Ensemble 獲得 330 萬美元資金，以利用「暗物質」技術提升企業人工智慧解決方案

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Ensemble 獲得 330 萬美元種子資金，致力於改善 AI 數據質量

機器學習初創公司 Ensemble 成功籌集 330 萬美元種子資金，以解決人工智慧中的數據質量問題。此次融資由 Salesforce Ventures 領投，並吸引了 M13、Motivate 和 Amplo 的參與。

創辦人 Alex Reneau 和 Zach Albertson 正在創新一種數據表達方法，旨在提升機器學習模型的表現，而無需大量額外數據或複雜的架構。

利用「暗物質」技術挖掘隱藏的數據關係

首席執行官 Alex Reneau 在專訪中表示：「我們的方法能近似預測數據集中隱藏的關係和缺失信息，從而增強模型表現。我們幫助客戶最大化數據的價值，即使在數據稀疏或複雜的情況下，也能有效地進行模型訓練。」

Ensemble 的專有「暗物質」技術整合於機器學習流程中，位於特徵工程和模型訓練之間。該技術能生成豐富的數據表達，揭示隱含的模式，使之前無法解決的問題變得可管理。

應對企業 AI 採用挑戰

這種創新方法適逢其時，因為許多組織在採用 AI 時面臨數據質量的顧慮。Salesforce Ventures 的投資人 Caroline Fiegel 指出：「在過去的 12 到 24 個月中，我們觀察到企業進入 AI 的速度低於預期。分散且低質量的數據，常伴隨個人識別信息，是一個重要障礙。」

Ensemble 的技術在各行各業中擁有顯著潛力。該公司目前正與生物技術和廣告科技的客戶合作，取得了令人鼓舞的成果，例如預測腸道微生物群中的病毒與宿主的互動。

擴展機器學習的視野

Reneau 強調 Ensemble 對變革性能力的專注：「我們優先考慮機器學習能實現以往不可能的情況。」他表示，目標不僅在於提升人類的任務，而是要實現人類尚未達成的解決方案。

此次融資將加速產品開發、擴充團隊並加強市場推廣。隨著 AI 生態的演變，Ensemble 期望成為關鍵技術提供者。

Reneau 補充道：「隨著模型的不斷進步和數據環境的持續變化，我們的研究導向方法讓我們在長期成功中具備優勢。」

Salesforce Ventures 亦認為，此項投資符合其對數據在 AI 採用中重要角色的看法。Fiegel 表示：「對於 AI 的信任目前根植於結果，而知道 Alex 和 Zach 共享這一願景讓我們感到振奮。」

在企業面對擴展 AI 的挑戰時，Ensemble 強調的數據質量可能成為一個關鍵推動力。科技業和商業界將密切關注該公司的進展，因為其正在解決 AI 最重大的障礙之一。

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