Explorium, una plataforma de descubrimiento de datos para modelos de aprendizaje automático, recibió un par de rondas de financiación no anunciadas durante el último año: una ronda inicial de $ 3,6 millones en septiembre pasado y una ronda Serie A de $ 15,5 millones en marzo. Hoy, hizo públicas ambas rondas.
La ronda semilla fue liderada por Emerge con la participación de F2 Capital. La Serie A fue dirigida por Zeev Ventures con la participación de los inversores iniciales. El total recaudado es de $19.1 millones.
Los fundadores de la empresa, que tienen experiencia en ciencia de datos, descubrieron que era problemático encontrar los datos correctos para construir un modelo de aprendizaje automático. Como la mayoría de los buenos fundadores de empresas emergentes que se enfrentan a un problema, decidieron resolverlo ellos mismos creando una plataforma de descubrimiento de datos para científicos de datos.
El director ejecutivo y cofundador, Maor Shlomo, dice que la empresa quería centrarse en la calidad de los datos porque no se ha trabajado mucho allí. “Se ha invertido mucho trabajo en la parte algorítmica del aprendizaje automático, pero los propios algoritmos se han convertido en gran medida en productos básicos. El desafío ahora es realmente encontrar los datos correctos para alimentar esos algoritmos”, dijo Sholmo a TechCrunch.
Es un problema difícil de resolver, por lo que crearon una especie de motor de búsqueda que puede salir y encontrar los mejores datos dondequiera que se encuentren, ya sea internamente o en un conjunto de datos abiertos, datos públicos o bases de datos premium. La empresa se ha asociado con miles de fuentes de datos, según Schlomo, para ayudar a los clientes científicos de datos a encontrar los mejores datos para su modelo particular.
“Desarrollamos un nuevo tipo de motor de búsqueda que es capaz de ver los datos de los clientes, conectarlos y enriquecerlos con literalmente miles de fuentes de datos, mientras selecciona automáticamente cuáles son los mejores datos y cuáles son las mejores variables o características, que en realidad podría generar el modelo de aprendizaje automático con mejor rendimiento”, explicó.
Shlomo ve un papel importante para las asociaciones, ya sea que involucren fuentes de datos o empresas de consultoría, que pueden ayudar a impulsar a Explorium a más empresas.
Explorium tiene 63 empleados repartidos en oficinas en Tel Aviv, Kiev y San Francisco. Todavía es pronto, pero Sholmo informa “decenas de clientes”. A medida que más clientes intentan llevar la ciencia de datos a sus empresas, especialmente con la escasez de científicos de datos, tener una herramienta como Explorium podría ayudar a llenar ese vacío.
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