Платформа розробки моделей штучного інтелекту Abacus.ai отримує 50 мільйонів доларів

Abacus.ai, платформа, що створює інструменти розробників для розробки та розгортання корпоративних технологій штучного інтелекту, сьогодні оголосила, що вона залучила 50 мільйонів доларів у рамках раунду серії C під керівництвом Tiger Global за участі Coatue, Index Partners і Alkeon Ventures. Підвищення приносить компанії загальний фінансування до $90.3 млн на сьогоднішній день, і генеральний директор Бінду Редді каже, що це буде використано для подальшого розвитку технологій штучного інтелекту Abacus при збільшенні робочої сили компанії.

Тоді як відсоток фірми інвестиції понад 50 мільйонів доларів США у великі дані та ініціативи ШІ досягли 64.8% у 2020 році (порівняно з 39.7% у 2018 році), організаціям будь-якого розміру досі важко впроваджувати ШІ швидко та успішно. Близько 80% проектів AI ніколи не досягають розгортання, відповідно для Gartner, а ті, які це роблять, приносять прибуток лише приблизно в 60% випадків.

Компанія Abacus, заснована в 2019 році Арвіндом Сундарараджаном, Сіддартхою Найду та Редді, надає послуги для організацій із розробки моделей штучного інтелекту за допомогою модулів, які можуть передавати, відстежувати, дебідувати, об’єднувати, зберігати та перетворювати дані. За словами Редді, користувачі без глибоких знань у галузі даних і обмеженого бюджету можуть використовувати його для ітерації наскрізних систем, подібних до каналів контенту Twitter і TikTok і функції автозаповнення Gmail.

«Ми спостерігаємо швидке впровадження нашої платформи, оскільки клієнти генерують на порядки більше даних, переносять усі свої операції в цифрову сферу та шукають моделі ШІ для прийняття рішень», — сказав Редді VentureBeat електронною поштою. «Незабаром ми побачимо точку перелому в застосуванні штучного інтелекту, оскільки розробляти моделі та вводити їх у дію стає все легше й легше».

AutoML

Abacus містить елементи «AutoML» або процесу автоматизації застосування машинного навчання до реальних проблем. AutoML охоплює весь конвеєр, від необроблених наборів даних до моделей машинного навчання, які можна розгортати, і команди з обробки даних все частіше використовують його для подолання блокувальників у своїх організаціях. Форрестер звіти що 25% осіб, які приймають рішення щодо даних і аналітики, чиї фірми впроваджують штучний інтелект, сказали, що вони планують запровадити програмне забезпечення AutoML протягом наступного року. Згідно з дослідженням, XNUMX% сказали, що вони вже впровадили програмне забезпечення AutoML або перебувають у процесі його впровадження.

Abacus проводить дослідження та пропонує хмарні послуги ШІ, щоб допомогти компаніям впроваджувати моделі машинного навчання у свої процеси. Клієнти обирають варіант використання та вказують на свої дані, після чого механізм Abacus створює систему штучного інтелекту, яку можна використовувати для створення та обміну прогнозами.

Вгорі: інформаційна панель керування моделлю Abacus.

Авторство зображення: Abacus

Abacus каже, що його система застосовує дослідження стартапу щодо генеративних моделей і пошуку нейронної архітектури, щоб працювати з шумними або неповними даними. Він нібито визначає найкращу нейронну мережу, яка моделює власний набір даних клієнта та випадки використання, що охоплюють ІТ-операції, маркетинг і продажі, шахрайство та безпеку, а також прогнозування та планування.

Крім того, система добре справляється з конфігурацією конвеєрів, плануванням повторного навчання моделі на основі нових даних, забезпеченням обслуговування моделі з необроблених даних і наданням пояснень для прогнозів моделей, каже Редді. «Звичайні приклади використання штучного інтелекту на підприємстві, такі як моделювання відтоку, підрахунок лідерів і виявлення аномалій, демонструють експоненціальне зростання [на нашій платформі]», — додала вона. «Пандемія була чудовою для компаній ШІ — і особливо для нас».

Отримання з кількох джерел даних

Окрім нового фінансування, Abacus сьогодні оголосив про те, що він називає «візійний штучний інтелект як послуга», а також підтримку гібридних моделей штучного інтелекту, які можуть генерувати прогнози на основі мови, зору та табличних даних. За словами Редді, клієнти тепер можуть використовувати комбінацію наборів даних для створення моделей, які витягають інформацію з усіх доступних даних.

«Наприклад, ви можете спрогнозувати ціну закриття будинків на основі неструктурованих даних, таких як опис списку та фотографії будинків, а також структурованих табличних даних, включаючи кількість спалень, ванних кімнат тощо, об’єднавши всі ці дані та використовуючи робочий процес прогнозування Abacus для створення гібридна прогностична модель, яка поєднує всі типи даних», — пояснив Редді. «Це потужний спосіб вилучення інформації з даних».

Незважаючи на конкуренцію з боку таких платформ, як Amazon SageMaker, Google Cloud AutoML і таких стартапів, як DataRobot та H2O.aiAbacus каже, що понад 10,000 6,000 розробників у понад 1 800 клієнтів, включаючи 20,000-45-Flowers, використовували його продукти для навчання приблизно 80 XNUMX моделей персоналізації в реальному часі, прогнозування часових рядів і виявлення аномалій. Зараз у компанії з Сан-Франциско, штат Каліфорнія, працює XNUMX співробітників, а до кінця року їх кількість планується збільшити до XNUMX.

«Abacus має кілька вертикально інтегрованих робочих процесів для звичайних корпоративних випадків, включаючи обробку природної мови», — продовжив Редді. «Нові гроші будуть використані для продовження створення більш вертикальних варіантів використання, таких як комп’ютерне бачення, і для створення більшої кількості можливостей горизонтальної платформи, таких як машинне навчання та модулі операцій глибокого навчання».