Platform pengembangan model AI Abacus.ai mendapatkan $50 juta

Abacus.ai, sebuah platform yang menciptakan alat pengembang untuk mengembangkan dan menerapkan teknologi AI perusahaan, hari ini mengumumkan bahwa mereka berhasil mengumpulkan $50 juta dalam putaran seri C yang dipimpin oleh Tiger Global dengan partisipasi dari Coatue, Index Partners, dan Alkeon Ventures. Kenaikan gaji membawa keuntungan bagi perusahaan total pendanaan menjadi $90.3 juta hingga saat ini, dan CEO Bindu Reddy mengatakan dana tersebut akan digunakan untuk mengembangkan lebih lanjut teknologi AI Abacus sekaligus meningkatkan tenaga kerja perusahaan.

Sedangkan persentasenya perusahaan Dengan investasi lebih dari $50 juta pada big data dan inisiatif AI mencapai 64.8% pada tahun 2020 (naik dari 39.7% pada tahun 2018), organisasi dari semua ukuran masih kesulitan untuk mengimplementasikan AI dengan cepat — dan berhasil. Sekitar 80% proyek AI tidak pernah mencapai penerapan, menurut menurut Gartner, dan perusahaan yang menghasilkan keuntungan hanya sekitar 60% saja.

Didirikan pada tahun 2019 oleh Arvind Sundararajan, Siddartha Naidu, dan Reddy, Abacus menyediakan layanan bagi organisasi untuk mengembangkan model AI melalui modul yang dapat mengalirkan, memantau, mendebiaskan, menggabungkan, menyimpan, dan mengubah data. Menurut Reddy, pengguna yang tidak memiliki pengetahuan ilmu data tingkat lanjut dan anggaran terbatas dapat menggunakannya untuk melakukan iterasi sistem end-to-end yang sebanding dengan feed konten Twitter dan TikTok serta fitur pelengkapan otomatis Gmail.

“Kami telah melihat adopsi yang cepat dari platform kami ketika pelanggan menghasilkan lebih banyak data, memindahkan seluruh operasi mereka ke dunia digital, dan mencari model AI untuk mengambil keputusan,” kata Reddy kepada VentureBeat melalui email. “Kami akan segera melihat titik perubahan dalam adopsi AI, seiring dengan semakin mudahnya mengembangkan model dan mengoperasionalkannya.”

ML Otomatis

Abacus mencakup elemen “AutoML”, atau proses otomatisasi penerapan pembelajaran mesin pada masalah dunia nyata. AutoML mencakup keseluruhan alur, mulai dari kumpulan data mentah hingga model pembelajaran mesin yang dapat diterapkan, dan tim ilmu data semakin banyak yang mengadopsinya untuk mengatasi hambatan di organisasi mereka. Forrester laporan bahwa 25% pengambil keputusan data dan analitik yang perusahaannya mengadopsi AI mengatakan bahwa mereka berencana untuk mengimplementasikan perangkat lunak AutoML pada tahun depan. Enam puluh satu persen mengatakan bahwa mereka telah mengimplementasikan perangkat lunak AutoML atau sedang dalam proses mengimplementasikannya, menurut penelitian tersebut.

Abacus melakukan penelitian dan menawarkan layanan cloud AI untuk membantu perusahaan menanamkan model pembelajaran mesin ke dalam proses mereka. Pelanggan memilih kasus penggunaan dan menunjuk ke data mereka, setelah itu mesin Abacus menciptakan sistem AI yang dapat digunakan untuk membuat dan berbagi prediksi.

Atas: Dasbor manajemen model Abacus.

Kredit Gambar: Sempoa

Abacus mengatakan sistemnya menerapkan penelitian startup pada model generatif dan pencarian arsitektur saraf untuk menangani data yang berisik atau tidak lengkap. Ini seolah-olah mengidentifikasi jaringan saraf terbaik yang memodelkan kumpulan data milik pelanggan dan kasus penggunaan yang mencakup operasi TI, pemasaran dan penjualan, penipuan dan keamanan, serta perkiraan dan perencanaan.

Selain itu, sistem ini bagus dalam mengonfigurasi pipeline, menjadwalkan pelatihan ulang model pada data baru, menyediakan penyajian model dari data mentah, dan memberikan penjelasan untuk prediksi model, kata Reddy. “Kasus penggunaan AI perusahaan yang umum seperti pemodelan churn, penilaian prospek, dan deteksi anomali telah mengalami pertumbuhan eksponensial [di platform kami],” tambahnya. “Pandemi ini memberikan dampak positif bagi perusahaan AI – dan khususnya bagi kami.”

Menarik dari berbagai sumber data

Selain pendanaan baru, Abacus hari ini mengumumkan apa yang disebutnya “vision AI-as-a-service,” bersama dengan dukungan untuk model AI hybrid yang dapat menghasilkan prediksi dari bahasa, visi, dan data tabular. Menurut Reddy, pelanggan kini dapat menggunakan kombinasi kumpulan data untuk membuat model yang mengekstrak intelijen dari semua data yang tersedia.

“Misalnya, Anda dapat memprediksi harga penutupan rumah berdasarkan data tidak terstruktur seperti deskripsi listing dan foto rumah serta data tabular terstruktur termasuk jumlah kamar tidur, kamar mandi, dan lainnya dengan menggabungkan semua data ini dan menggunakan alur kerja prediktif Abacus untuk menghasilkan a model prediktif hybrid yang menggabungkan semua tipe data,” jelas Reddy. “Ini adalah cara ampuh untuk mengekstrak intelijen dari data.”

Meskipun ada persaingan dari platform seperti Amazon SageMaker, Cloud AutoML Google, dan startup seperti Robot Data dan H2O.ai, Abacus mengatakan bahwa lebih dari 10,000 pengembang di lebih dari 6,000 pelanggan termasuk 1-800-Flowers telah menggunakan produknya untuk melatih sekitar 20,000 personalisasi real-time, perkiraan rangkaian waktu, dan model deteksi anomali hingga saat ini. Perusahaan yang berbasis di San Francisco, California ini saat ini memiliki 45 karyawan dan berencana menambah hingga 80 orang pada akhir tahun.

“Abacus memiliki beberapa alur kerja yang terintegrasi secara vertikal untuk kasus penggunaan umum di perusahaan, termasuk pemrosesan bahasa alami,” lanjut Reddy. “Uang baru ini akan digunakan untuk terus membangun lebih banyak kasus penggunaan vertikal seperti visi komputer dan untuk menciptakan lebih banyak kemampuan platform horizontal seperti pembelajaran mesin dan modul operasi pembelajaran mendalam.”