A medida que las empresas confían cada vez más en los modelos de aprendizaje automático, es imperativo que verifiquen continuamente los modelos para asegurarse de que funcionan según lo previsto y que los datos son válidos, imparciales y no están corruptos de ninguna manera.
Comprobaciones profundas, una startup israelí ha ideado una solución para probar modelos continuamente desde el desarrollo hasta la producción. Hoy, la compañía anunció una inversión semilla de $14 millones y la disponibilidad general de la fuente abierta versión de la solución. La empresa también tiene un producto comercialDeepchecks Hub, que comenzó a probar a principios de este año.
El CEO Philip Tannor y el CTO Shir Chorev pasaron un tiempo en el ejército israelí donde trabajaron en el aprendizaje automático. Chorev dijo que aprendieron de primera mano sobre el poder y las limitaciones de la tecnología, y por eso decidieron iniciar una empresa para trabajar en modelos de control de calidad.
“Entonces, tanto Philip como yo estábamos en posiciones de liderazgo en investigación de IA y producción de modelos. Y ambos vimos el enorme potencial de valor que tienen los algoritmos en IA en general, pero además de eso también notamos que enfrentan algunos desafíos bastante importantes, específicamente ser capaces de hacer lo que se supone que deben hacer y hacerlo correctamente. ”, dijo Chorev a TechCrunch.
Ella dice que es difícil saber qué está pasando dentro de estos modelos sin herramientas como Deepchecks, que ayudan a los científicos de datos a asegurarse de que los datos que están usando no estén sesgados, mal informados o basados en datos de entrada corruptos, y en general funcionan bien con el tiempo.
Ella y Tannor, siendo profesionales, se dieron cuenta de que lo que faltaba era una herramienta que ayudara a verificar continuamente estos modelos durante todo el proceso para probar y validar diferentes aspectos del modelo, como la integridad de los datos. Entonces, como cualquier buen emprendedor, crearon la herramienta que querían y la abrieron. Más recientemente, también crearon una versión comercial del producto, una que proporciona características empresariales estándar como seguridad y autenticación sólidas.
“Aportamos bastante comprensión y experiencia práctica en el campo y también conocimos el problema y lo que hubiéramos querido”, dijo. Esas experiencias fueron relevantes y útiles a medida que construyeron la empresa. La empresa informa que el producto de código abierto se ha descargado más de 500.000 veces y está siendo utilizado por empresas como AWS, Booking.com y Wix, así como por empresas reguladas que no pueden nombrar públicamente.
La empresa se lanzó en 2020 y tardó alrededor de un año y medio en lanzar la primera versión de la herramienta de código abierto.
Chorev reconoce que es una rareza relativa como cofundadora femenina, pero dice que siempre ha estado interesada en campos dominados por hombres y eso solo la ha impulsado a lo largo de su carrera. “Personalmente, siento que desde muy joven esto no era algo que me iba a detener. En cambio, está bien, es más difícil, así que presionaré y lo conseguiré”, dijo.
“Quiero decir, es una ruta desafiante, de cualquier forma que elijas, pero trato de ser accesible para ayudar a otros a alentar a las personas, ya sean mujeres o hombres, a tomar este camino si eso es lo que quieren”.
Hoy en día, la empresa tiene alrededor de 15 empleados con planes de aumentar ese número entre un 25 y un 30 % este año. Le preocupa crear una fuerza laboral diversa, aunque reconoce que puede ser un desafío para una empresa joven. “Es un gran desafío y nos esforzamos para fomentar la diversidad ahora y también para avanzar a medida que crecemos”, dijo.
La ronda de financiación de hoy es realmente la combinación de dos tramos de dinero, una ronda previa a la semilla de $ 4,4 millones cuando se lanzó y $ 9,5 millones, que se cerró a fines del año pasado. La inversión fue dirigida por Alpha Wave Ventures con la participación de Hetz Ventures y Grove Ventures.
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