डेवलपर्स को सही मशीन लर्निंग मॉडल खोजने में मदद करने के लिए कैटालिज़एक्स ने $1.64 मिलियन का बीज प्राप्त किया

मशीन लर्निंग का विस्फोट हो रहा है, और इसलिए डेवलपर्स के लिए चुनने के लिए कई मॉडल हैं। जबकि Google सहायता कर सकता है, यह वास्तव में एक मॉडल खोज इंजन के रूप में डिज़ाइन नहीं किया गया है। वह है वहां उत्प्रेरितएक्स में आता है: यह न केवल डेवलपर्स को उनके डेटा के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल खोजने में मदद करता है, यह एक सरल इंटरफ़ेस में कोड का सीधा लिंक प्रदान करता है।

आज, शुरुआती चरण के स्टार्टअप ने अनशेकल्ड वेंचर्स, केपलर वेंचर्स, ऑन डेक, बेसकैंप फंड, एब्स्ट्रेक्शन कैपिटल, अनपॉपुलर वेंचर्स, डार्लिंग वेंचर्स और कई उद्योग स्वर्गदूतों से $1.64 मिलियन सीड राउंड की घोषणा की।

कंपनी के सह-संस्थापक, भाई गौरव रगटा और हिमांशु रगटा ने देखा कि बहुत अधिक शोध किया जा रहा था और डेवलपर्स के लिए उनके उपयोग के मामले के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल ढूंढना आसान बनाने के लिए एक उपकरण बनाना चाहते थे।

“हमने एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो आपको एक निश्चित उपयोग के मामले के लिए उपलब्ध सभी विभिन्न तकनीकों और मॉडलों को आसानी से खोजने देता है और एक क्लिक में कोड पर कूद जाता है, जिससे आप 'एक अच्छी तकनीक है' से 'एक अच्छी तकनीक' पर जाकर बहुत अधिक घर्षण से बचते हैं। 'यहां वह कोड है जो वास्तव में इसे लागू करता है' और वहां से आगे बढ़ें," सीईओ गौरव रागता ने मुझे बताया।

CatalyzeX खोज परिणाम पृष्ठ। छवि क्रेडिट: उत्प्रेरितएक्स

जबकि यह किसी भी प्रकार के शोध पर लागू हो सकता है, एक युवा स्टार्टअप के रूप में, वे मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जो व्यापक रूप से सभी क्षेत्रों में लागू है। इस तरह के एक मंच का निर्माण करके, वे सीख सकते हैं कि किसी दिए गए उपयोग के मामले में किस प्रकार के शोध लागू होते हैं और स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक होते हैं।

जबकि उनके पास आज 30,000 साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, वे मानते हैं कि उन्हें उस बिंदु तक पहुंचने के लिए एक महत्वपूर्ण द्रव्यमान की आवश्यकता होगी जहां वे सही शोध के लिए सही मॉडल की अधिक सटीक पहचान कर सकें, इसलिए अभी के लिए, वे अपने द्वारा निर्मित तकनीक का लाभ उठा रहे हैं टूल में, क्रॉलर और एग्रीगेटर की तरह, उस प्रक्रिया को जंप-स्टार्ट करने के लिए।

भाई नई दिल्ली में एक ऐसे क्षेत्र में पले-बढ़े जो मूल रूप से शरणार्थियों के लिए था जब 1940 के दशक के अंत में अंग्रेजों ने भारत और पाकिस्तान को विभाजित किया था। उनके दादा-दादी वहीं बस गए, मूल रूप से घर बनाने से पहले, टेंट में रहते थे। गौरव 2009 में स्कॉलरशिप पर अमेरिका आए और हिमांशु बाद में आए। अंततः दोनों को अमेरिका में मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स पर काम करने वाली टेक कंपनियों में नौकरी मिली, जहाँ उन्होंने देखा कि वे किस तरह की शोध चुनौतियों को CatalyzeX के साथ ठीक करने का प्रयास कर रहे हैं।

अभी के लिए, कंपनी उनमें से सिर्फ दो हैं, लेकिन उन्हें उम्मीद है कि यह विचार आगे बढ़ेगा ताकि वे टूल बनाने में मदद करने के लिए और लोगों को नियुक्त कर सकें। उनकी पृष्ठभूमि को देखते हुए, वे कम प्रतिनिधित्व वाले लोगों को देखने में दृढ़ता से विश्वास करते हैं।

“हमने हमेशा सभी प्रकार की विभिन्न पृष्ठभूमियों के लोगों को जानने का प्रयास किया है, लेकिन साथ ही जब हम अवसरों के बारे में बात करते हैं, [हम योजना] सक्रिय रूप से एक भर्ती पाइपलाइन में टैप करते हैं यह देखने के लिए कि क्या विभिन्न पृष्ठभूमि से पर्याप्त आवेदक हैं क्योंकि मूल रूप से , मेरा मानना ​​है कि अगर हमें सभी पृष्ठभूमियों के सर्वश्रेष्ठ लोग नहीं मिलते हैं, तो हम अनावश्यक रूप से अपना नुकसान कर रहे हैं," उन्होंने कहा।

उपयोगकर्ता कंपनी की वेबसाइट पर या क्रोम और फ़ायरफ़ॉक्स पर ब्राउज़र एक्सटेंशन के माध्यम से टूल का उपयोग कर सकते हैं।

Source: https://techcrunch.com/2021/11/16/catalyzex-grabs-1-64m-seed-to-help-developers-find-right-machine-learning-model/