AIモデル開発プラットフォームAbacus.aiが50万ドルを獲得

エンタープライズ AI テクノロジーを開発および導入するための開発ツールを作成するプラットフォームである Abacus.ai は本日、Tiger Global が主導し、Coatue、Index Partners、Alkeon Ventures の参加を得たシリーズ C ラウンドで 50 万ドルを調達したと発表しました。昇給により会社に利益がもたらされる 合計 資金調達 現在までの売上高は90.3万ドルに達しており、最高経営責任者（CEO）のBindu Reddy氏は、従業員を増やしながらAbacusのAIテクノロジーをさらに開発するためにこの資金が使用されると述べている。

一方、 企業 ビッグデータと AI への取り組みへの 50 万ドル以上の投資は、64.8 年には 2020% に達しましたが (39.7 年の 2018% から増加)、あらゆる規模の組織が AI を迅速に導入し、成功させることに依然として苦労しています。 AI プロジェクトの約 80% は導入に至りません。 従った Gartner に報告したところ、そうする企業は約 60% の確率でしか利益を上げません。

Arvind Sundararajan、Siddartha Naidu、Reddy によって 2019 年に設立された Abacus は、データのストリーミング、監視、デバイアス、マージ、保存、変換が可能なモジュールを介して AI モデルを開発するためのサービスを組織に提供しています。 Reddy氏によると、高度なデータサイエンスの知識がなく、予算も限られているユーザーでも、これを利用してTwitterやTikTokのコンテンツフィードやGmailのオートコンプリート機能に匹敵するエンドツーエンドのシステムを反復利用できるという。

「顧客が桁違いに多くのデータを生成し、すべての業務をデジタル領域に移行し、意思決定のために AI モデルに注目しているため、当社のプラットフォームは急速に採用されています」と Reddy 氏は電子メールで VentureBeat に語った。 「モデルの開発と運用がますます容易になるため、間もなく AI 導入の転換点が訪れるでしょう。」

AutoML

Abacus には、「AutoML」、つまり現実世界の問題への機械学習の適用を自動化するプロセスの要素が組み込まれています。 AutoML は、生のデータセットからデプロイ可能な機械学習モデルに至るまで、パイプライン全体をカバーしており、組織内の障害を克服するためにデータ サイエンス チームを採用するケースが増えています。フォレスター レポート AI を導入している企業のデータおよび分析に関する意思決定者の 25% は、来年以内に AutoML ソフトウェアを導入する予定であると回答しました。調査によると、XNUMX% がすでに AutoML ソフトウェアを導入済み、または導入中であると回答しました。

Abacus は研究を実施し、企業が機械学習モデルを自社のプロセスに組み込むのを支援するクラウド AI サービスを提供しています。顧客はユースケースを選択してデータを指定すると、Abacus のエンジンが予測の作成と共有に使用できる AI システムを作成します。

上: Abacus のモデル管理ダッシュボード。

画像クレジット：そろばん

アバカス社によると、同社のシステムは生成モデルやニューラルアーキテクチャ検索に関する同社の研究を応用し、ノイズの多いデータや不完全なデータを処理しているという。表向きは、顧客独自のデータセットをモデル化する最適なニューラル ネットワークと、IT 運用、マーケティングと販売、詐欺とセキュリティ、予測と計画に及ぶユースケースを特定します。

さらに、このシステムはパイプラインの構成、新しいデータでのモデルの再トレーニングのスケジュール設定、生データから提供するモデルのプロビジョニング、モデルの予測の説明の提供に優れているとレディ氏は言います。 「チャーン モデリング、リード スコアリング、異常検出などの一般的なエンタープライズ AI ユースケースは、[当社のプラットフォーム上で] 急激に増加しています」と彼女は付け加えました。 「パンデミックはAI企業にとって、特に私たちにとって素晴らしいものでした。」

複数のデータソースからの取得

Abacus は本日、新たな資金調達に加えて、言語、視覚、表形式のデータから予測を生成できるハイブリッド AI モデルのサポートとともに、いわゆる「サービスとしてのビジョン AI」を発表しました。 Reddy 氏によると、顧客はデータセットの組み合わせを使用して、手元にあるすべての利用可能なデータからインテリジェンスを抽出するモデルを作成できるようになりました。

「たとえば、物件の説明や家の写真などの非構造化データと、寝室やバスルームの数などの構造化された表データに基づいて住宅の終値を予測できます。これらのデータをすべて組み合わせて、Abacus の予測ワークフローを使用して、すべてのデータタイプを組み合わせたハイブリッド予測モデルです」とレディ氏は説明しました。 「これはデータからインテリジェンスを抽出する強力な方法です。」

Amazon SageMaker、Google の Cloud AutoML、およびスタートアップなどのプラットフォームとの競争にもかかわらず、 DataRobot & H2O.ai, Abacus によれば、これまでに 10,000-6,000-Fflowers を含む 1 以上の顧客、800 人を超える開発者が同社の製品を使用して、約 20,000 のリアルタイムのパーソナライゼーション、時系列予測、異常検出モデルをトレーニングしてきました。カリフォルニア州サンフランシスコに拠点を置く同社は現在従業員数 45 名ですが、年末までに従業員数を 80 名に拡大する予定です。

「Abacus には、自然言語処理など、一般的な企業のユースケース向けに垂直統合されたワークフローがいくつかあります」と Reddy 氏は続けました。 「新たな資金は、コンピュータービジョンなどのより垂直的なユースケースの構築を継続し、機械学習や深層学習操作モジュールなどのより水平的なプラットフォーム機能を作成するために使用されます。」