Nền tảng phát triển mô hình AI Abacus.ai đạt 50 triệu đô la

Abacus.ai, một nền tảng tạo ra các công cụ dành cho nhà phát triển để phát triển và triển khai các công nghệ AI dành cho doanh nghiệp, hôm nay đã thông báo rằng họ đã huy động được 50 triệu đô la trong vòng chuỗi C do Tiger Global dẫn đầu với sự tham gia của Coatue, Index Partners và Alkeon Ventures. Việc tăng lương mang lại cho công ty Tổng số tài trợ lên 90.3 triệu đô la cho đến nay và Giám đốc điều hành Bindu Reddy cho biết nó sẽ được sử dụng để phát triển hơn nữa các công nghệ AI của Abacus trong khi tăng lực lượng lao động của công ty.

Trong khi phần trăm của hãng đầu tư hơn 50 triệu đô la vào dữ liệu lớn và các sáng kiến ​​AI đạt 64.8% vào năm 2020 (tăng từ 39.7% năm 2018), các tổ chức thuộc mọi quy mô vẫn đang đấu tranh để triển khai AI nhanh chóng - và thành công. Khoảng 80% các dự án AI không bao giờ đạt được việc triển khai, theo cho Gartner và những công việc đó chỉ mang lại lợi nhuận khoảng 60% thời gian.

Được thành lập vào năm 2019 bởi Arvind Sundararajan, Siddartha Naidu và Reddy, Abacus cung cấp dịch vụ cho các tổ chức phát triển các mô hình AI thông qua các mô-đun có thể phát trực tuyến, giám sát, debias, hợp nhất, lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu. Theo Reddy, người dùng không có kiến ​​thức khoa học dữ liệu nâng cao và ngân sách hạn chế có thể sử dụng nó để lặp lại các hệ thống end-to-end tương đương với nguồn cấp nội dung của Twitter và TikTok cũng như tính năng tự động hoàn thành của Gmail.

Reddy nói với VentureBeat qua email: “Chúng tôi đã chứng kiến ​​sự áp dụng nhanh chóng nền tảng của mình khi khách hàng tạo ra các đơn đặt hàng dữ liệu lớn hơn, chuyển tất cả hoạt động của họ sang lĩnh vực kỹ thuật số và đang tìm kiếm các mô hình AI để đưa ra quyết định”, Reddy nói với VentureBeat qua email. “Chúng ta sẽ sớm thấy điểm uốn trong việc áp dụng AI, vì việc phát triển các mô hình và vận hành chúng ngày càng dễ dàng hơn.”

Tự động

Abacus bao gồm các yếu tố của “AutoML” hoặc quá trình tự động hóa việc áp dụng học máy vào các vấn đề trong thế giới thực. AutoML bao gồm toàn bộ quy trình, từ tập dữ liệu thô đến các mô hình học máy có thể triển khai và các nhóm khoa học dữ liệu đang ngày càng áp dụng nó để vượt qua các trình chặn trong tổ chức của họ. Forrester báo cáo 25% những người ra quyết định về dữ liệu và phân tích có các công ty đang áp dụng AI cho biết rằng họ đang có kế hoạch triển khai phần mềm AutoML trong năm tới. Sáu mươi mốt phần trăm nói rằng họ đã triển khai phần mềm AutoML hoặc đang trong quá trình triển khai nó, theo nghiên cứu.

Abacus tiến hành nghiên cứu và cung cấp các dịch vụ AI đám mây để giúp các công ty nhúng các mô hình học máy vào quy trình của họ. Khách hàng chọn một trường hợp sử dụng và trỏ đến dữ liệu của họ, sau đó công cụ của Abacus tạo ra một hệ thống AI có thể được sử dụng để đưa ra và chia sẻ các dự đoán.

Ảnh trên: Bảng điều khiển quản lý mô hình của Abacus.

Tín dụng hình ảnh: Bàn tính

Abacus cho biết hệ thống của họ áp dụng nghiên cứu của công ty khởi nghiệp về các mô hình sinh sản và tìm kiếm kiến ​​trúc thần kinh để đối phó với dữ liệu nhiễu hoặc không đầy đủ. Rõ ràng nó xác định mạng nơ-ron tốt nhất mô hình hóa tập dữ liệu độc quyền của khách hàng và các trường hợp sử dụng bao gồm các hoạt động CNTT, tiếp thị và bán hàng, gian lận và bảo mật cũng như dự báo và lập kế hoạch.

Ngoài ra, hệ thống này rất tốt trong việc định cấu hình các đường ống, lập lịch trình đào tạo lại mô hình trên dữ liệu mới, cung cấp mô hình phục vụ từ dữ liệu thô và cung cấp giải thích cho các dự đoán của mô hình, Reddy nói. “Các trường hợp sử dụng AI phổ biến trong doanh nghiệp như lập mô hình churn, tính điểm khách hàng tiềm năng và phát hiện sự bất thường đã chứng kiến ​​sự phát triển theo cấp số nhân [trên nền tảng của chúng tôi],” cô nói thêm. "Đại dịch đã xảy ra rất lớn đối với các công ty AI - và đặc biệt là đối với chúng tôi."

Lấy từ nhiều nguồn dữ liệu

Ngoài khoản tài trợ mới, Abacus hôm nay đã công bố cái mà nó gọi là “tầm nhìn AI-as-a-service,” cùng với sự hỗ trợ cho các mô hình AI kết hợp có thể tạo ra các dự đoán từ ngôn ngữ, tầm nhìn và dữ liệu dạng bảng. Theo Reddy, khách hàng hiện có thể sử dụng kết hợp các bộ dữ liệu để tạo ra các mô hình trích xuất thông minh từ tất cả dữ liệu có sẵn trong tay.

“Ví dụ: bạn có thể dự đoán giá đóng cửa của ngôi nhà dựa trên dữ liệu không có cấu trúc như mô tả danh sách và ảnh ngôi nhà cùng với dữ liệu dạng bảng có cấu trúc bao gồm số phòng ngủ, phòng tắm, v.v. bằng cách kết hợp tất cả dữ liệu này và sử dụng quy trình dự đoán của Abacus để tạo ra một Reddy giải thích mô hình dự đoán lai kết hợp tất cả các kiểu dữ liệu. "Đây là một cách hiệu quả để khai thác thông tin tình báo từ dữ liệu."

Bất chấp sự cạnh tranh từ các nền tảng như Amazon SageMaker, Cloud AutoML của Google và các công ty khởi nghiệp như dữ liệuRobot và H2O.ai, Abacus nói rằng hơn 10,000 nhà phát triển trên hơn 6,000 khách hàng, bao gồm 1-800-Flowers đã sử dụng sản phẩm của mình để đào tạo khoảng 20,000 mô hình cá nhân hóa theo thời gian thực, dự báo chuỗi thời gian và phát hiện bất thường cho đến nay. Công ty có trụ sở tại San Francisco, California hiện có 45 nhân viên và có kế hoạch mở rộng lên 80 vào cuối năm nay.

“Abacus có một số quy trình làm việc được tích hợp theo chiều dọc cho các trường hợp sử dụng chung của doanh nghiệp, bao gồm cả xử lý ngôn ngữ tự nhiên,” Reddy tiếp tục. “Số tiền mới sẽ được sử dụng để tiếp tục tạo ra nhiều trường hợp sử dụng theo chiều dọc hơn như thị giác máy tính và để tạo ra nhiều khả năng nền tảng ngang hơn như mô-đun hoạt động học máy và học sâu”.