Streamlit, una nueva startup de aprendizaje automático de veteranos de la industria, que trabajó en GoogleX y Zoox, lanzó hoy con una inversión inicial de $ 6 millones y una nueva herramienta flexible de código abierto para facilitar a los ingenieros de aprendizaje automático crear aplicaciones personalizadas para interactuar con los datos en sus modelos
La ronda de semillas fue liderada por Gradient Ventures con la participación de Bloomberg Beta. También participaron un quién es quién de los inversores en solitario, incluido el cofundador de Color Genomics, Elad Gil, la fundadora de #Angels, Jana Messerschmidt, el socio de Y Combinator, Daniel Gross, el cofundador de Docker, Solomon Hykes, y el CEO de Insight Data Science, Jake Klamka.
En cuanto al producto, el cofundador de Streamlit, Adrien Treuille, dice que como ingenieros de aprendizaje automático, él y sus cofundadores estaban en una posición única para comprender las necesidades de los ingenieros y construir una herramienta para cumplir con sus requisitos. En lugar de crear una herramienta única para todos, la clave fue desarrollar una solución que fuera lo suficientemente flexible como para cumplir con múltiples requisitos, dependiendo de la naturaleza de los datos con los que la persona está trabajando.
“Creo que Streamlit realmente tiene, diría, una posición única en este mercado. Si bien la mayoría de las empresas están tratando de sistematizar alguna parte del flujo de trabajo del aprendizaje automático, les estamos dando a los ingenieros este tipo de bloques de Lego para construir lo que quieran “, explicó Treuille.
Aplicación personalizada de datos de automóviles autónomos construida con Streamlit que permite a los ingenieros de aprendizaje automático interactuar con los datos.
Treuille dice que los ingenieros de aprendizaje automático altamente capacitados que tienen un conjunto único de habilidades en realidad terminan gastando una cantidad excesiva de su tiempo en la construcción de herramientas para comprender la gran cantidad de datos que tienen. Streamlit está tratando de ayudarlos a construir estas herramientas más rápido utilizando el tipo de herramientas de programación con las que están acostumbrados a trabajar.
Él dice que con unas pocas líneas de código, un ingeniero de aprendizaje automático puede comenzar rápidamente a construir herramientas para comprender los datos y ayudarlos a interactuar con ellos de cualquier manera que tenga sentido según el tipo de datos. Eso puede significar construir un conjunto de controles deslizantes con diferentes variables para interactuar con los datos, o simplemente crear tablas con subconjuntos de datos que tengan sentido para el ingeniero.
Treuille dice que este conjunto de herramientas tiene el potencial de transformar drásticamente la forma en que los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con los datos en sus modelos. “Como personas que son ingenieros de aprendizaje automático y han visto esto y saben lo que es pasar por estos desafíos, fue realmente emocionante para nosotros decir que hay una mejor manera de hacerlo y no solo un poco mejor, sino algo que convertirá un proyecto que hubiera tomado cuatro semanas y 15,000 líneas de código en algo que puede hacer en una tarde “.
El kit de herramientas está disponible en GitHub para descargar a partir de hoy.
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