DataRobot, la startup de aprendizaje automático automatizado con sede en Boston, tuvo una gran cantidad de anuncios esta mañana mientras expandía su plataforma para brindarles a los usuarios técnicos y no técnicos algo nuevo. También anunció que ha adquirido Zepl, dándole un entorno de desarrollo avanzado donde los científicos de datos pueden traer su propio código a DataRobot. Las dos empresas no compartieron el precio de adquisición.
Nenshad Bardoliwalla, vicepresidente senior de producto de DataRobot dice que su empresa aspira a ser líder en este mercado y cree que el camino para hacerlo es atractivo para un amplio espectro de requisitos de usuario, desde aquellos que tienen poca comprensión de la ciencia de datos hasta aquellos que pueden. hacer su propia codificación de aprendizaje automático en Python y R.
“Si bien a la gente le encanta la automatización, también quieren que sea [flexible]. No quieren solo automatización, pero luego no puedes hacer nada con ella. También quieren la capacidad de girar las perillas y tirar de las palancas ”, explicó Bardoliwalla.
Para resolver ese problema, en lugar de crear un entorno de codificación desde cero, optó por comprar Zepl e incorporar su cuaderno de codificación a la plataforma en una nueva herramienta llamada Composable ML. “Con Composable ML y con la adquisición de Zepl, ahora estamos proporcionando un entorno realmente de primera clase para las personas que quieren codificar”, dijo.
Zepl se fundó en 2016 y recaudó $ 13 millones en el camino, según Crunchbase datos. La compañía no quiso revelar la cantidad de empleados o el precio de compra, pero la adquisición le brinda capacidades avanzadas, especialmente un entorno portátil para llamar propio para atraer a los usuarios más avanzados a la plataforma. La compañía planea incorporar la funcionalidad de Zepl en la plataforma, al mismo tiempo que deja el producto independiente en su lugar.
Bardoliwalla dijo que ven la adquisición de Zepl como una extensión del lado automatizado de la casa, donde estas herramientas pueden trabajar en conjunto con máquinas y humanos trabajando juntos para generar los mejores modelos. “Esto [generates an] mezcla orgánica de lo mejor de lo que un sistema puede generar usando DataRobot AutoML y lo mejor de lo que los seres humanos pueden hacer y tratar de componerlos juntos en algo realmente interesante […]”, Dijo Bardoliwalla.
La compañía también está introduciendo un creador de aplicaciones de inteligencia artificial sin código que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos crear aplicaciones a partir del conjunto de datos con componentes de arrastrar y soltar. Además, está agregando una herramienta para monitorear la precisión del modelo a lo largo del tiempo. A veces, después de que un modelo está en producción por un tiempo, la precisión puede comenzar a fallar a medida que los datos en los que se basa el modelo ya no son válidos. Esta herramienta monitorea la precisión de los datos del modelo y advierte al equipo cuando comienza a no cumplir.
Finalmente, la compañía está anunciando una herramienta de monitoreo del sesgo del modelo para ayudar a erradicar el sesgo del modelo que podría introducir suposiciones racistas, sexistas o de otro tipo en el modelo. Para evitar esto, la compañía ha creado una herramienta para identificar cuándo ve que esto suceda tanto en la fase de construcción del modelo como en la producción. Advierte al equipo de posibles sesgos, al tiempo que les brinda sugerencias para modificar el modelo y eliminarlo.
DataRobot tiene su sede en Boston y fue fundada en 2012. Ha recaudado más de $ 750 millones y tiene una valoración de más de $ 2.8 mil millones, según PitchBook.
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