CatalyzeX תופסת 1.64 מיליון דולר כדי לעזור למפתחים למצוא את המודל הנכון של למידת מכונה

למידת מכונה מתפוצצת, וכך גם מספר הדגמים שיש למפתחים לבחירה. למרות שגוגל יכולה לעזור, היא לא באמת תוכננה כמנוע חיפוש מודל. זה המקום שבו CatalyzeX נכנס: זה לא רק עוזר למפתחים למצוא את המודל המתאים ביותר לנתונים שלהם, זה מספק קישור ישיר לקוד בממשק פשוט.

היום, הסטארט-אפ בשלבים המוקדמים הכריז על סבב סיד של 1.64 מיליון דולר מ-Unshackled Ventures, Kepler Ventures, On Deck, Basecamp Fund, Abstraction Capital, Unpopular Ventures, Darling Ventures ומספר מלאכי תעשייה.

מייסדי החברה, האחים Gaurav Ragtah ו- Himanshu Ragtah, ראו שיש כל כך הרבה מחקרים ורצו לבנות כלי שיקל על מפתחים למצוא את הדגמים הישימים ביותר עבור מקרה השימוש שלהם.

"בנינו פלטפורמה המאפשרת לך לחפש בקלות את כל הטכניקות והדגמים השונים הזמינים עבור מקרה שימוש מסוים ולקפוץ לקוד בלחיצה אחת, וחוסכת לך חיכוך רב על ידי מעבר מ'יש טכניקה טובה' ל 'הנה הקוד שמיישם אותו בפועל' ותמשיך משם", אמר לי המנכ"ל, גורב רגת.

דף תוצאות החיפוש של CatalyzeX. קרדיט תמונה: CatalyzeX

למרות שזה יכול לחול על כל סוג של מחקר, כסטארט-אפ צעיר, הם מתרכזים בלמידת מכונה, אשר ישימה באופן נרחב על פני תחומים. על ידי בניית פלטפורמה כזו, הם יכולים ללמוד אילו סוגי מחקר חלים על מקרה שימוש נתון ולהעלות אוטומטית את אלה הרלוונטיים ביותר עבור המשתמש.

אמנם יש להם 30,000 משתמשים שבועיים פעילים היום, אבל הם מבינים שהם יצטרכו מסה קריטית כדי להגיע לנקודה שבה הם יכולים לזהות בצורה מדויקת יותר את המודל הנכון למחקר הנכון, אז לעת עתה, הם מנצלים את הטכנולוגיה שהם בנו לתוך הכלי, כמו סורקים ואגרגטורים, כדי להניע את התהליך הזה.

האחים גדלו בניו דלהי באזור שנועד במקור לפליטים מאז פיצלו הבריטים את הודו ופקיסטן בסוף שנות ה-1940. סבא וסבתא שלהם התיישבו שם, במקור גרים באוהלים, לפני שבנו בית. גאורב הגיע לארצות הברית במלגה בשנת 2009 והימנשו הלך אחר כך. שניהם קיבלו בסופו של דבר עבודה בחברות טכנולוגיה בארה"ב שעבדו על פרויקטים של למידת מכונה, שם הם ראו את סוגי האתגרים המחקריים שהם מנסים לתקן עם CatalyzeX.

לעת עתה, החברה היא רק שתיים, אבל הם מקווים שהרעיון יתמרץ כדי שיוכלו לשכור אנשים נוספים שיעזרו לבנות את הכלי. בהתחשב ברקע שלהם, הם מאמינים מאוד בהסתכלות על אנשים שאינם מיוצגים.

"תמיד עשינו מאמצים להכיר אנשים מרקעים שונים מכל הסוגים, אבל גם כשאנחנו מדברים על הזדמנויות, [אנחנו מתכננים] להתחבר באופן פעיל לצינור גיוס כדי לראות אם יש מספיק מועמדים מרקעים שונים כי ביסודו , אני מאמין שאם לא נמצא את האנשים הטובים ביותר על פני כל הרקעים, אנחנו מקפחים את עצמנו שלא לצורך", אמר.

משתמשים יכולים לגשת לכלי באתר החברה או באמצעות הרחבות דפדפן בכרום ובפיירפוקס.

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