RealityEngines.AI, la startup de aprendizaje automático cofundada por el exejecutivo de AWS y Google Bindu Reddy, anunció hoy que cambiará su nombre a Abacus.AI y lanzará su servicio autónomo de IA a disponibilidad general.
Además, la compañía también reveló hoy que ha recaudado una ronda Serie A de $13 millones dirigida por Mike Volpi de Index Ventures, quien también se unirá al directorio de la compañía. Los inversores semilla Eric Schmidt, Jerry Yang y Ram Shriram también participaron en esta ronda con exceso de solicitudes, y Shriram también se unió al directorio de la compañía. Los nuevos inversores incluyen a Mariam Naficy, Erica Shultz, Neha Narkhede, Xuezhao Lan y Jeannette Furstenberg, así como a Decibel Partners.
Esta nueva ronda eleva la financiación total de la empresa a 18,25 millones de dólares.
Los cofundadores de Abacus.AI, Bindu Reddy, Arvind Sundararajan y Siddartha Naidu (Créditos de imagen: Ábaco.AI)
En esencia, la misión de Abacus.AI de RealityEngines.AI es ayudar a las empresas a implementar sistemas modernos de aprendizaje profundo en la experiencia del cliente y 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 el entrenamiento de modelos para ellos.
La empresa trabajó con 1200 probadores beta y, en los últimos meses, el equipo se centró principalmente no solo en ayudar a las empresas a construir sus modelos, sino también en 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. “Tienes que construir el modelo, luego tienes que probarlo en producción, y luego tienes que construir canalizaciones de datos y poner canalizaciones de entrenamiento. Entonces, incluso en las últimas semanas, hemos agregado una gran cantidad de características para permitir que estas cosas entren en producción sin problemas, y continuamos agregándolas”.
Créditos de imagen: Ábaco.AI
En los últimos meses, el equipo también agregó nuevas herramientas de aprendizaje no supervisado a su línea de soluciones prediseñadas para ayudar a los usuarios a crear sistemas para la detección de anomalías en torno al fraude de transacciones y la apropiación de cuentas, por ejemplo.
La compañía también lanzó hoy nuevas herramientas para eliminar conjuntos de datos que se pueden usar en algoritmos ya entrenados. La creación automática de conjuntos de entrenamiento, 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 capacitación incluía 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 construir un modelo, modificar 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 gracias a los nuevos precios de Abacus. modelo. La compañía ha decidido cobrar a los clientes solo cuando ponen modelos en producción.
Créditos de imagen: Ábaco.ai
El próximo elemento importante en la hoja de ruta de Abacus es crear más conectores para 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, incluido más trabajo en la comprensión del lenguaje y los casos de uso de la visión.
Para hacer esto, Abacus ya ha contratado a más investigadores científicos para trabajar en algunos de sus proyectos de investigación fundamentales, algo con lo que Reddy dice que sus patrocinadores se sienten bastante cómodos, y más ingenieros para poner ese trabajo en práctica. Ella espera que el equipo crezca de 22 empleados hoy a alrededor de 35 para fin de año.
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