AI-modelontwikkelingsplatform Abacus.ai haalt $ 50 miljoen binnen

Abacus.ai, een platform dat ontwikkelingstools creëert voor de ontwikkeling en inzet van zakelijke AI-technologieën, heeft vandaag aangekondigd dat het $50 miljoen heeft opgehaald in een serie C-ronde onder leiding van Tiger Global met deelname van Coatue, Index Partners en Alkeon Ventures. De loonsverhoging brengt het bedrijf totaal financiering tot $90.3 miljoen tot nu toe, en CEO Bindu Reddy zegt dat het zal worden gebruikt om de AI-technologieën van Abacus verder te ontwikkelen en tegelijkertijd het personeelsbestand van het bedrijf te laten groeien.

Terwijl het percentage van bedrijven Door ruim 50 miljoen dollar te investeren in big data en AI-initiatieven in 64.8 2020% bereikten (tegen 39.7% in 2018), hebben organisaties van elke omvang nog steeds moeite om AI snel en met succes te implementeren. Ongeveer 80% van de AI-projecten wordt nooit geïmplementeerd. volgens aan Gartner, en degenen die dat wel doen, zijn slechts ongeveer 60% van de tijd winstgevend.

Abacus, opgericht in 2019 door Arvind Sundararajan, Siddartha Naidu en Reddy, biedt organisaties een dienst om AI-modellen te ontwikkelen via modules die gegevens kunnen streamen, monitoren, beoordelen, samenvoegen, opslaan en transformeren. Volgens Reddy kunnen gebruikers zonder geavanceerde datawetenschapskennis en beperkte budgetten het gebruiken om end-to-end-systemen te itereren die vergelijkbaar zijn met de inhoudsfeeds van Twitter en TikTok en de autocomplete-functie van Gmail.

“We hebben een snelle adoptie van ons platform gezien, omdat klanten ordes van grootte meer data genereren, al hun activiteiten naar de digitale wereld verplaatsen en naar AI-modellen kijken om beslissingen te nemen”, vertelde Reddy via e-mail aan VentureBeat. “We zullen binnenkort een keerpunt zien in de adoptie van AI, omdat het steeds gemakkelijker wordt om modellen te ontwikkelen en te operationaliseren.”

AutoML

Abacus omarmt elementen van ‘AutoML’, oftewel het proces van het automatiseren van de toepassing van machine learning op problemen uit de echte wereld. AutoML bestrijkt de volledige pijplijn, van onbewerkte datasets tot inzetbare machine learning-modellen, en datawetenschapsteams maken er steeds meer gebruik van om blokkades in hun organisaties te overwinnen. Forrester meldt dat 25% van de besluitvormers op het gebied van data en analyse, wier bedrijven AI adopteren, zegt dat ze van plan zijn om AutoML-software binnen een jaar te implementeren. Volgens het onderzoek zei XNUMX procent dat ze AutoML-software al hadden geïmplementeerd of bezig waren deze te implementeren.

Abacus doet onderzoek en biedt cloud-AI-diensten aan om bedrijven te helpen machine learning-modellen in hun processen te integreren. Klanten kiezen een use case en verwijzen naar hun data, waarna de engine van Abacus een AI-systeem creëert dat kan worden gebruikt om voorspellingen te doen en te delen.

Boven: het modelbeheerdashboard van Abacus.

Afbeelding tegoed: telraam

Abacus zegt dat zijn systeem het onderzoek van de startup naar generatieve modellen en het zoeken naar neurale architectuur toepast om met luidruchtige of onvolledige gegevens om te gaan. Het identificeert ogenschijnlijk het beste neurale netwerk dat de eigen dataset en gebruiksscenario's van een klant modelleert, waaronder IT-operaties, marketing en verkoop, fraude en beveiliging, en prognoses en planning.

Bovendien is het systeem goed in het configureren van pipelines, het plannen van modelherscholing op basis van nieuwe data, het inrichten van modellen op basis van ruwe data en het geven van verklaringen voor de voorspellingen van modellen, zegt Reddy. “Veel voorkomende AI-gebruiksscenario’s voor ondernemingen, zoals churn-modellering, lead scoring en detectie van afwijkingen, hebben een exponentiële groei gekend [op ons platform]”, voegde ze eraan toe. “De pandemie is geweldig geweest voor AI-bedrijven – en specifiek voor ons.”

Ophalen uit meerdere gegevensbronnen

Naast de nieuwe financiering heeft Abacus vandaag aangekondigd wat het ‘vision AI-as-a-service’ noemt, samen met ondersteuning voor hybride AI-modellen die voorspellingen kunnen genereren op basis van taal-, visie- en tabelgegevens. Volgens Reddy kunnen klanten nu een combinatie van datasets gebruiken om modellen te creëren die intelligentie uit alle beschikbare data halen.

“Je kunt bijvoorbeeld de slotkoers van huizen voorspellen op basis van ongestructureerde gegevens zoals advertentiebeschrijvingen en huisfoto’s, samen met gestructureerde gegevens in tabelvorm, waaronder het aantal slaapkamers, badkamers en meer, door al deze gegevens te combineren en de voorspellende workflow van Abacus te gebruiken om een hybride voorspellend model dat alle gegevenstypen combineert”, legt Reddy uit. “Dit is een krachtige manier om intelligentie uit data te halen.”

Ondanks de concurrentie van platforms als Amazon SageMaker, Google's Cloud AutoML en startups zoals GegevensRobot en H2O.aiAbacus zegt dat tot nu toe ruim 10,000 ontwikkelaars bij meer dan 6,000 klanten, waaronder 1-800-Flowers, zijn producten hebben gebruikt om ongeveer 20,000 real-time personalisatie-, tijdreeksvoorspellings- en afwijkingsdetectiemodellen te trainen. Het in San Francisco, Californië gevestigde bedrijf heeft momenteel 45 werknemers en is van plan tegen het einde van het jaar uit te breiden naar 80.

“Abacus heeft verschillende verticaal geïntegreerde workflows voor algemene bedrijfsgebruiksscenario’s, inclusief natuurlijke taalverwerking”, vervolgde Reddy. “Het nieuwe geld zal worden gebruikt om door te gaan met het uitbouwen van meer verticale gebruiksscenario’s, zoals computer vision, en om meer horizontale platformmogelijkheden te creëren, zoals machine learning en deep learning operations-modules.”