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RealityEngines.AI recauda $ 5,25 millones de semillas para hacer más fácil el ML para las empresas

RealityEngines.AI recauda $ 5,25 millones de semillas para hacer más fácil el ML para las empresas

RealityEngines.AI, una empresa de investigación que quiere ayudar a las empresas a hacer un mejor uso de la inteligencia artificial, incluso cuando solo tienen datos incompletos, anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiación inicial de $ 5.25 millones. La ronda fue dirigida por el ex CEO y presidente de Google, Eric Schmidt, y Google. miembro fundador de la junta Ram Shriram. Khosla Ventures, Paul Buchheit, Deepchand Nishar, Elad Gil, Keval Desai, Don Burnette y otros también participaron en esta ronda.

El hecho de que el servicio pudo surgir de este prominente grupo de inversores muestra claramente que su tesis general resuena. La compañía, que todavía no tiene un producto, me dice que quiere ayudar específicamente a las empresas a hacer un mejor uso de los conjuntos de datos más pequeños y ruidosos que tienen y proporcionarles el aprendizaje automático y los sistemas de inteligencia artificial más avanzados. Se puede llevar rápidamente a la producción. También tiene como objetivo proporcionar a sus clientes sistemas que puedan explicar sus predicciones y que estén libres de varias formas de sesgo, algo que es difícil de hacer cuando el sistema es esencialmente una caja negra.

Como CEO de RealityEngines Bindu Reddy, quien anteriormente era el jefe de productos para Google Apps, me dijo que la compañía planea usar los fondos para desarrollar su equipo de investigación y desarrollo. La empresa, después de todo, está abordando algunos de los problemas más fundamentales y más difíciles en el aprendizaje de máquinas en este momento, y eso cuesta dinero. Algunos, como trabajar con conjuntos de datos más pequeños, ya tienen algunas soluciones disponibles, como redes de confrontación generativas que pueden aumentar los conjuntos de datos existentes y que RealityEngines espera innovar.

Reddy también apuesta por el aprendizaje por refuerzo como una de las principales técnicas de aprendizaje automático de la plataforma.

Una vez que haya implementado su producto, el plan es ponerlo a disposición como un servicio administrado de reparto que hará que el aprendizaje automático sea más accesible para las grandes empresas, pero también para las pequeñas y medianas empresas, que también necesitan un acceso cada vez mayor. A estas herramientas para seguir siendo competitivos.


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