Ensemble获得330万美元融资，利用“暗物质”技术提升企业AI解决方案

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Ensemble 获得 330 万美元种子资金，致力于提升 AI 数据质量

机器学习初创公司 Ensemble 成功筹集了 330 万美元的种子资金，以解决人工智能领域数据质量的关键问题。本轮融资由 Salesforce Ventures 领投，M13、Motivate 和 Amplo 等投资者参与。

创始人 Alex Reneau 和 Zach Albertson 正在创新一种独特的数据表示方法，旨在在无需大量额外数据或复杂结构的情况下提升机器学习模型的性能。

通过“暗物质”技术揭示隐藏数据关系

CEO Alex Reneau 在独家采访中表示：“我们的方法接近于揭示数据集中隐藏关系和缺失信息，从而增强模型性能。我们帮助客户充分利用数据的价值，即便是在数据稀疏或复杂的情况下，实现有效的模型训练。”

Ensemble 自主研发的“暗物质”技术整合进机器学习管道，位于特征工程与模型训练之间。它生成丰富的数据表示，揭示潜在模式，使以往无法解决的问题变得可行。

应对企业 AI 采用挑战

这一创新方法尤为及时，因为许多组织在接受 AI 时面临数据质量的挑战。Salesforce Ventures 的投资者 Caroline Fiegel 指出：“在过去 12 到 24 个月中，我们观察到企业向 AI 迁移的速度低于预期。数据分散且质量低下、常常包含个人隐私信息，这成为重大的障碍。”

Ensemble 的技术在多个行业具有重要潜力。该公司目前正在与生物技术和广告技术领域的客户合作，取得了令人鼓舞的成果，例如预测肠道微生物组中的病毒与宿主的相互作用。

拓展机器学习的可能性

Reneau 强调 Ensemble 的转型能力：“我们优先考虑那些机器学习能够完成的先前不可能的任务。”他表示，目标不仅是提高人类的工作效率，而是创造人类尚无法实现的解决方案。

这笔融资将加速产品开发、扩大团队并增强市场推广能力。随着 AI 领域的不断演变，Ensemble 期望成为重要的技术提供商。

Reneau 补充道：“随着模型的持续进步和数据环境的不断变化，我们以研究为导向的方法使我们在长期内具备成功优势。”

Salesforce Ventures 认为此次投资与其对于数据在 AI 应用中的重要性论点一致。Fiegel 表示：“如今，客户对 AI 的信任源于结果，而了解到 Alex 和 Zach 共享这一愿景让我们倍感兴奋。”

随着企业面临扩展 AI 的挑战，Ensemble 对数据质量的重视或将成为关键动力。该公司的发展历程将受到科技行业与商业界的密切关注，因为它正在解决 AI 领域中最显著的障碍之一。

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