RealityEngines.AI, la startup de aprendizaje automático cofundada por el ex ejecutivo de AWS y Google Bindu Reddy, anunció hoy que se renombrará como Abacus.AI y lanzará su servicio autónomo de inteligencia artificial a disponibilidad general.
Además, la compañía también reveló hoy que ha recaudado una ronda Serie A de $ 13 millones dirigida por Index Ventures ” Mike Volpi, quien también se unirá al directorio de la compañía. Inversores de semillas Eric Schmidt, Jerry Yang y Ram Shriram también participaron en esta ronda de sobresuscripción, y Shriram también se unió al directorio de la compañía. Los nuevos inversores incluyen Mariam Naficy, Erica Shultz, Neha Narkhede, Xuezhao Lan y Jeannette Furstenberg.
Esta nueva ronda eleva el financiamiento total de la compañía a $ 18.25 millones.
Abacus. Los cofundadores de IA, Bindu Reddy, Arvind Sundararajan y Siddartha Naidu (Créditos de imagen: Abacus.AI)
En su centro, RealityEngines.AI’s La misión de Abacus.AI es ayudar a las empresas a implementar sistemas modernos de aprendizaje profundo en la experiencia del cliente y en los procesos comerciales sin tener que hacer el trabajo pesado de aprender a entrenar modelos ellos mismos. En cambio, Abacus se encarga de las canalizaciones de datos y la capacitación modelo para ellos.
La compañía trabajó con 1.200 beta testers y, en los últimos meses, el equipo se centró principalmente en ayudar no solo a las empresas a construir sus modelos sino también a ponerlos en producción. Los clientes actuales de Abacus.AI incluyen 1-800-Flowers, Flex, DailyLook y Prodege.
“Supongo que de los cien proyectos que se inician en ML, el uno por ciento tiene éxito debido a tantas partes móviles”, me dijo Reddy. “Debes construir el modelo, luego debes probarlo en producción, y luego debes construir tuberías de datos y poner en marcha las tuberías de entrenamiento. Por lo tanto, incluso en las últimas semanas, hemos agregado un montón de características para permitir que estas cosas entren en producción de manera más fluida, y continuamos agregando más “.
Créditos de imagen: Abacus.AI
En los últimos meses, el equipo también agregó nuevas herramientas de aprendizaje no supervisadas a su línea de soluciones preconstruidas para ayudar a los usuarios a construir sistemas para la detección de anomalías en torno al fraude de transacciones y las adquisiciones de cuentas, por ejemplo.
La compañía también lanzó hoy nuevas herramientas para eliminar conjuntos de datos que pueden usarse en algoritmos ya entrenados. La creación automática de conjuntos de capacitación, incluso con conjuntos de datos relativamente pequeños, es una de las áreas en las que el equipo de Abacus se ha centrado durante mucho tiempo, y ahora está utilizando algunas de estas mismas técnicas para abordar este problema. En sus experimentos, el algoritmo de reconocimiento facial de la compañía pudo mejorar en gran medida su capacidad para detectar si una celebridad negra sonreía o no, por ejemplo, a pesar de que el conjunto de datos de entrenamiento presentaba 22 veces más personas blancas.
Créditos de imagen: Ábaco
Con el lanzamiento de hoy, Abacus también está lanzando una nueva sección en su sitio web para mostrar modelos de su comunidad. “Puede ir a construir un modelo, ajustar su modelo si lo desea, usar sus propios conjuntos de datos, y luego puede compartir el modelo con la comunidad”, explicó Reddy, y señaló que esto ahora es posible debido a los nuevos precios de Abacus modelo. La compañía ha decidido cobrar solo a los clientes cuando ponen los modelos en producción.
Créditos de imagen: Abacus.ai
El siguiente elemento principal en la hoja de ruta de Abacus es construir más conectores a sistemas de terceros para que los usuarios puedan importar fácilmente datos de Salesforce y Segment, por ejemplo. Además, Reddy señala que el equipo desarrollará más de sus soluciones preconstruidas, incluyendo más trabajo sobre comprensión del lenguaje y casos de uso de la visión.
Para hacer esto, Abacus ya ha contratado a más científicos de investigación para trabajar en algunos de sus proyectos de investigación fundamentales, algo con lo que Reddy dice que sus financiadores se sienten bastante cómodos y más ingenieros para poner ese trabajo en práctica. Ella espera que el equipo crezca de 22 empleados hoy a unos 35 para fines de año.
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