AI/ML 工具的设计优先方法——采访年度初创公司提名者 DataSeer

嘿大家，

DataSeer, Inc. 被提名为在德克萨斯州休斯顿举行的 HackerNoon年度最佳创业公司奖。

我们希望得到您的支持。请在这里为我们投票：

https://hackernoon.com/startups/north-america/north-america-houston-tx-usa

请阅读下面有关我们的更多信息，了解为什么我们值得您投票。

认识数据先知

DataSeer 提供自动化可视化软件，可将二维图像中的非结构化数据数字化，并创建具有 API 访问权限的数字孪生数据库。

DataSeer 基于人工智能的系统可自动从不同的工业二维图表和数据表中提取符号、线条、表格和文本，并创建一个具有 API 访问的统一数字孪生数据库，可快速访问最新的过程信息。

我们如何颠覆/改善人工智能/机器学习行业

我们的 AI/ML 工具方法是设计第一，以人类用户为中心。人与机器需要合作，而不是竞争。工程和建筑行业的自动化是出了名的变化缓慢（参见麦肯锡的报告），因此创建此类自动化软件工具非常重要，因为与其他 B2C 行业（例如 AdTech、MarTech、电子行业）相比，存在巨大的技术差距。 B2B 一直被忽视，尤其是在工业领域。

从人群中脱颖而出

我们的软件工具具有可扩展性，因为用户可以在为最终输出准备、构建和问答数据时纠正模型预测。使用该工具的 UI/UX，工程用户可以获取可供使用的数据，并且系统可以获得反馈以进行持续学习和改进。双赢。没有第三方标签，没有将数据发送到海外，也没有额外的返工迭代。您可以教该工具实时、动态地学习。

休斯顿大厦

我们的总部位于休斯顿。我们团队的一部分位于休斯顿（我们在 H 镇进行远程静修；这里有一个案例研究，其中我们重点讨论如何保持团队一致）。我们从一开始就为流程制造业构建了工具，而休斯顿是我们能源、塑料和回收、水和生物技术行业客户的家乡或核心中心。

我们对人工智能行业的预测和思考

人们的反应是双峰的：他们对人工智能要么超级兴奋，要么害怕。知识和教育是筛选炒作并确定人工智能提供帮助的方式的关键。变化即将来临，但要小心。数据是这一切的一部分，所以问问自己这些人工智能工具从哪里获取数据用于学习以及它们未来如何继续学习。

迎接未来

我们对今年超越流程图进入其他技术工程学科的新市场感到兴奋。我们正在寻找对将 API 集成到其软件平台感兴趣的合作伙伴。除了工程文档和图表的数字化之外，我们还将考虑根据迄今为止观察到的历史模式增强 DataSeer 的预测功能。敬请关注。