Platforma rozwoju modelu AI Abacus.ai przynosi 50 mln USD

Abacus.ai, platforma tworząca narzędzia programistyczne do opracowywania i wdrażania technologii AI dla przedsiębiorstw, ogłosiła dzisiaj, że zebrała 50 milionów dolarów w rundzie serii C prowadzonej przez Tiger Global z udziałem Coatue, Index Partners i Alkeon Ventures. Podwyżka przynosi korzyści firmie całkowity Finansowanie do 90.3 mln dolarów, a dyrektor generalny Bindu Reddy twierdzi, że kwoty te zostaną wykorzystane do dalszego rozwoju technologii sztucznej inteligencji firmy Abacus przy jednoczesnym zwiększaniu zatrudnienia firmy.

Choć odsetek firmy Inwestycje ponad 50 milionów dolarów w inicjatywy związane z dużymi zbiorami danych i sztuczną inteligencją osiągnęły poziom 64.8% w 2020 r. (w porównaniu z 39.7% w 2018 r.), organizacje każdej wielkości nadal mają trudności z szybkim i skutecznym wdrażaniem sztucznej inteligencji. Około 80% projektów AI nigdy nie zostaje wdrożonych, według według Gartnera, a te, które to robią, przynoszą zyski tylko w około 60% przypadków.

Założona w 2019 roku przez Arvinda Sundararajana, Siddarthę Naidu i Reddy’ego firma Abacus zapewnia organizacjom usługę opracowywania modeli sztucznej inteligencji za pośrednictwem modułów, które mogą przesyłać strumieniowo, monitorować, analizować, łączyć, przechowywać i przekształcać dane. Według Reddy'ego użytkownicy bez zaawansowanej wiedzy z zakresu analityki danych i ograniczonych budżetów mogą go używać do iteracji kompleksowych systemów porównywalnych z źródłami treści na Twitterze i TikTok oraz funkcją autouzupełniania w Gmailu.

„Zaobserwowaliśmy szybkie przyjęcie naszej platformy, ponieważ klienci generują o rząd wielkości więcej danych, przenoszą wszystkie swoje operacje do sfery cyfrowej i szukają modeli sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji” – Reddy powiedział VentureBeat pocztą elektroniczną. „Wkrótce zobaczymy punkt zwrotny w wdrażaniu sztucznej inteligencji, ponieważ opracowywanie modeli i ich operacjonalizacja staje się coraz łatwiejsze”.

AutoML

Abacus obejmuje elementy „AutoML”, czyli procesu automatyzacji stosowania uczenia maszynowego do problemów w świecie rzeczywistym. AutoML obejmuje cały proces, od surowych zbiorów danych po możliwe do wdrożenia modele uczenia maszynowego, a zespoły zajmujące się analityką danych coraz częściej ją wdrażają, aby pokonać blokady w swoich organizacjach. Forrestera Raporty że 25% decydentów zajmujących się danymi i analityką, których firmy wdrażają sztuczną inteligencję, stwierdziło, że planuje wdrożyć oprogramowanie AutoML w ciągu najbliższego roku. Z badania wynika, że ​​XNUMX% firm stwierdziło, że już wdrożyło oprogramowanie AutoML lub jest w trakcie jego wdrażania.

Abacus prowadzi badania i oferuje usługi AI w chmurze, aby pomóc firmom we wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w swoich procesach. Klienci wybierają przypadek użycia i wskazują swoje dane, po czym silnik Abacus tworzy system sztucznej inteligencji, którego można używać do tworzenia i udostępniania prognoz.

Powyżej: Panel zarządzania modelami Abacus.

Źródło obrazu: liczydło

Abacus twierdzi, że jego system wykorzystuje badania startupu dotyczące modeli generatywnych i wyszukiwania architektury neuronowej, aby radzić sobie z zaszumionymi lub niekompletnymi danymi. Pozornie identyfikuje najlepszą sieć neuronową, która modeluje zastrzeżony zbiór danych klienta i przypadki użycia obejmujące operacje IT, marketing i sprzedaż, oszustwa i bezpieczeństwo oraz prognozowanie i planowanie.

Ponadto system dobrze radzi sobie z konfigurowaniem potoków, planowaniem ponownego uczenia modelu na nowych danych, udostępnianiem modeli na podstawie surowych danych i zapewnianiem wyjaśnień dotyczących przewidywań modeli, mówi Reddy. „Typowe przypadki użycia sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, takie jak modelowanie rezygnacji, ocenianie potencjalnych klientów i wykrywanie anomalii, odnotowały wykładniczy wzrost [na naszej platformie]” – dodała. „Pandemia była świetna dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją – a szczególnie dla nas”.

Pobieranie z wielu źródeł danych

Oprócz nowego finansowania firma Abacus ogłosiła dziś, co nazywa „wizyjną sztuczną inteligencją jako usługą”, wraz ze wsparciem dla hybrydowych modeli sztucznej inteligencji, które mogą generować prognozy na podstawie języka, wizji i danych tabelarycznych. Według Reddy’ego klienci mogą teraz korzystać z kombinacji zbiorów danych, aby tworzyć modele, które wydobywają inteligencję ze wszystkich dostępnych danych.

„Możesz na przykład przewidzieć cenę zamknięcia domów na podstawie nieustrukturyzowanych danych, takich jak opis oferty i zdjęcia domów, a także ustrukturyzowanych danych tabelarycznych, w tym liczby sypialni, łazienek i innych, łącząc wszystkie te dane i korzystając z predykcyjnego przepływu pracy Abacus w celu wygenerowania hybrydowy model predykcyjny, który łączy wszystkie typy danych” – wyjaśnił Reddy. „To skuteczny sposób na wyodrębnienie informacji wywiadowczych z danych”.

Pomimo konkurencji ze strony platform takich jak Amazon SageMaker, Google Cloud AutoML i startupów takich jak DaneRobota i H2O.aiFirma Abacus twierdzi, że dotychczas ponad 10,000 6,000 programistów dla ponad 1 800 klientów, w tym 20,000-45-Flowers, wykorzystało jej produkty do wyszkolenia około 80 XNUMX modeli personalizacji w czasie rzeczywistym, prognozowania szeregów czasowych i wykrywania anomalii. Firma z siedzibą w San Francisco w Kalifornii zatrudnia obecnie XNUMX pracowników i do końca roku planuje zwiększyć liczbę pracowników do XNUMX.

„Abacus ma kilka pionowo zintegrowanych przepływów pracy do typowych zastosowań w przedsiębiorstwie, w tym do przetwarzania języka naturalnego” – kontynuował Reddy. „Nowe pieniądze zostaną wykorzystane na dalsze opracowywanie bardziej pionowych zastosowań, takich jak wizja komputerowa, oraz na tworzenie bardziej horyzontalnych możliwości platform, takich jak moduły operacyjne uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się”.