RealityEngines.AI, una startup de inteligencia artificial y aprendizaje automático fundada por varios ex ejecutivos e ingenieros de Google, está saliendo hoy del sigilo y anunciando su primer conjunto de productos.
Cuando la compañía anunció por primera vez su ronda de semillas de $ 5.25 millones el año pasado, el CEO Bindu Reddy no estaba listo para revelar la misión de RealityEngines más allá de decir que planeaba facilitar el aprendizaje automático para las empresas. Con el lanzamiento de hoy, el equipo está poniendo esto en práctica mediante el lanzamiento de un conjunto de herramientas que abordan específicamente una serie de casos de uso empresarial estándar para ML, incluidas las predicciones de abandono de usuarios, detección de fraude, pronóstico de clientes potenciales, detección de amenazas de seguridad y optimización del gasto en la nube. Para los casos de uso que no encajan perfectamente en estos depósitos, el servicio también ofrece un servicio de modelado predictivo más general.
Antes de cofundar RealiyEngines, Reddy era el jefe de producto de Google Apps y gerente general de verticales de IA en AWS. Sus cofundadores son Arvind Sundararajan (anteriormente en Google y Uber) y Siddartha Naidu (quien fundó BigQuery en Google). Los inversores en la empresa incluyen a Eric Schmidt, Ram Shriram, Khosla Ventures y Paul Buchheit.
Como señaló Reddy, la idea detrás de este primer conjunto de productos de RealityEngines es proporcionar a las empresas una entrada fácil en el aprendizaje automático, incluso si no tienen científicos de datos en el personal.
Además del talento, otro problema que las empresas enfrentan a menudo es que no siempre tienen grandes cantidades de datos para entrenar sus redes de manera efectiva. Durante mucho tiempo ha sido un obstáculo para muchas empresas que quieren ver qué puede hacer la IA por ellas, pero que no tenían los recursos adecuados para hacerlo. RealityEngines supera esto creando datos sintéticos realistas que luego puede usar para aumentar los datos existentes de una empresa. En sus pruebas, esto crea modelos que son hasta un 15 por ciento más precisos que los modelos que fueron entrenados sin los datos sintéticos.
“El uso más destacado de las redes de confrontación generativas – GANS – ha sido crear falsificaciones profundas”, dijo Reddy. “Deepfakes ha capturado la imaginación del público al resaltar lo fácil que es difundir información errónea con estos videos e imágenes manipulados. Sin embargo, GANS también se puede aplicar a un uso productivo y bueno. Se pueden usar para crear conjuntos de datos sintéticos que luego se combinan con los datos originales, para producir modelos de IA robustos incluso cuando una empresa no tiene muchos datos de capacitación “.
RealityEngines actualmente cuenta con unos 20 empleados, la mayoría de los cuales tienen una gran experiencia en ML / AI, tanto como investigadores como profesionales.
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