MLOps veya makine öğrenimi modelleriyle çalışanlar için DevOps, geçen yıl bir ilgi patlaması gördü ve bu şaşırtıcı olmamalı: kuruluşlar, veri bilimi yığınlarına katlanmak için daha fazla makine öğrenimi getirmek istiyor, ancak bunun için geliştirme gerekiyor ve eğitim modelleri, verileri temizleme ve olması gerektiği gibi çalıştıklarından emin olma. Bugün, adında bir girişim Çalışmalar bu işi halletmek için MLOps araçları oluşturmak, 33 milyon dolarlık bir finansman duyurusu yapıyor.
Bu, girişimin ilk dış finansmanıdır ve turun kapanması, hem yapay zekanın daha geniş alanına olan ilginin artmasının hem de Striveworks’ün bu alandaki çekişinin altını çiziyor; şirketin ARR’si geçen yıla göre yılda %300 artıyor. iki yıl.
33 milyon $, tek bir yatırımcı olan Centana Growth Partners’tan geliyor ve Austin, TX merkezli Striveworks, bunu işe alma ve daha fazla ürün ve iş geliştirme için kullanmayı planlıyor. Finansman, genellikle fırsatçı bir tur olarak tanımlanan bir şekilde geliyor: Şirketin CEO’su Jim Rebesco’ya göre, Striveworks beş yıldır iş yapıyor, kar elde eden ve bunu büyümesine geri yatıran “sermaye açısından verimli” bir girişim olarak çalışıyor. – şirketi Craig Desjardins, Eric Korman ve Tony Manganiello ile birlikte kurdu.
Rebesco mevcut müşteri adlarını açıklamadı, ancak bunların hizmet oluşturmak veya işlerini yürütmek için makine öğrenimini kullanan hükümet ve finans sektörü, “yüksek düzeyde düzenlenmiş endüstriler ve ulusal güvenlik uygulamaları ve bilgisayarla görme amaçlılık gibi ilgili alanlar” gibi bir dizi sektörü kapsadığını söyledi. , uydu görüntüleri ve ticari görüntüler” diye ekledi. Şirketin ayrıca bu bulutlardaki veriler üzerinde çalışmak için AWS ve Azure ile ortaklıkları vardır. (Özellikle, şu anda Google ile benzer bir ortaklığı yoktur.)
Şirketin uğraştığı sorunlar, Rebesco’nun — bir nörobilim doktorası Daha önce finansal hizmetler şirketi Virtu’da uzun süre çalışmış olan – kendisinin ve kurucu ortaklarının, Striveworks’ün temelde gerçekçilikle mücadele etmeyi amaçladığı önceki şirketlerde düzenli olarak karşılaştığını söyledi.
Kişinin hedeflerine uyacak uygun makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulacağına ilişkin “birinci gün sorunu” olarak tanımladığı şeyle başladığını söyledi. Ama bu bazı açılardan işin kolay kısmı. Karmaşıklıklar gerçekten bundan sonra başlıyor.
“Beklediğiniz şeyi yapıyor mu ve üretime geçtiğinizde beklediğiniz gibi performans göstermeye devam ediyor mu?” dedi. “Bundan sonra ne olacağına odaklanıyoruz.”
Rebesco, kendisini yapay zeka modelleri hakkında önemli bir ders öğrenmiş olan “başarısız bir fizikçi” olarak tanımlıyor (sanırım doktora öncesi çalışmasına bir gönderme). “Dolayısıyla, sorumluluğun temel unsurlarından biri, yalnızca hatalar olacağını bilmek değil, aynı zamanda bunları ele almak için otomatik ve iyi düşünülmüş bir planı uygulamaya koymaktır.”
Yapay zeka kullanımı her yerde yaygınlaştıkça bunun giderek daha fazla dikkate alınması gereken bir şey olduğuna inanıyor. “Veri modelleri, AI ve ML modelleri, geçici modeller olarak değil, giderek daha önemli hale geliyor. İster kredi puanlaması ister sağlık hizmetleri olsun, bu veritabanları saklanıyor ve sorgulanıyor. ama nasıl soruyorsun [effectively] çok mu yanlış?”
Şirket, verileri hazırlamaya, modeller oluşturmaya ve ardından bu modelleri üretimde çalıştırmaya yardımcı olmak için kullanılabilen Chariot adlı amiral gemisi platformu aracılığıyla bu sorunu çözmeyi hedefliyor. İşbirliği yapan ekiplere yönelik düşük kodlu bir format kullanan platformdaki özellikler arasında döngü içinde model ek açıklaması, modelleri içe aktarma ve önceden kataloglanmış veri modellerini kullanma (kendi kuruluşunuzdan), özel oluşturma yeteneği bulunur. iş akışları, kümelerinizdeki verilerin “kaynaklarını” sorgulama ve diğer özelliklerin yanı sıra üçüncü taraf araçları entegre etme yeteneği.
Artık piyasada MLOps çözümleri kullanan çok sayıda startup (ve daha büyük şirket) var — ele aldığımız birkaç tanesi şunları içerir: Seldon, Galileo, Koç burcuVe tekton. Daha büyük sistem entegratörleri de harekete geçiyor. McKinsey geçtiğimiz günlerde Iguazio’yu satın aldı.
Centana’nın yatırıma öncülük eden ortağı Ben Cukier, Striveworks’ün, işin kendisinin çok iyi yönetilmesiyle, hem şirketin operasyonlarının hem de başardıklarının bir işareti olarak, bunlara göre açık bir avantajı olduğunu söyledi.
“Üç haneli büyüme hızlarının, çoğu yalnızca D Serisindeyken olduğu ölçekte. Gerçekten verimli sermaye kullanımlarına bir göz attım ve çok şaşırdım. 27 yıllık yatırımda, dış sermaye olmadan bu tür bir ölçeğe ulaşabilen yalnızca birkaç şirket gördüm. Nadir görülen bir durumdur. Bunlar, yedi haneli kontratlara sahip ve diğer birçok şirketin gıpta edeceği net elde tutma sayılarına sahip gerçek müşteriler.”
Şirket değerlemesini açıklamıyor, ancak Cukier mevcut piyasayı “sessiz” değil, sadece “normal” olarak tanımladı – yani çok zor geçen birkaç yıldan sonra her zamanki gibi işe geri dönüldü.
kim kimdir ne zaman nasıl nelerdir nedir ne işe yarar tüm bilgiler
dünyadan ilginç ve değişik haberler en garip haberler burada