Лучшие стартапы в области машинного обучения, которые стремятся преуспеть в 2022 году
После очень ограниченного использования в деловом мире до 2012 года зависимость от машинного обучения выросла в геометрической прогрессии после бума. По данным Crunchbase, сегодня существует более 9 тысяч стартапов и компаний, занимающихся машинным обучением. Вот лучшие стартапы в области машинного обучения, которые стремятся добиться успеха в 2022 году.
Algorithmia. Компания Algorithmia специализируется на операциях машинного обучения (MLOps) и помогает клиентам внедрять модели машинного обучения в рабочую среду с безопасностью и управлением корпоративного уровня. Algorithmia автоматизирует развертывание ML, обеспечивает гибкость инструментов, обеспечивает совместную работу между операциями и разработкой и использует существующие методы SDLC и CI/CD. На сегодняшний день платформу Algorithmia использовали более 110 000 инженеров и специалистов по данным, включая Организацию Объединенных Наций, правительственные разведывательные агентства и компании из списка Fortune 500.
Avora.Avora примечателен своей расширенной аналитической платформой, которая делает углубленный анализ данных интуитивно таким же простым, как и поиск в Интернете. Уникальная технология компании скрывает сложность, позволяя нетехническим пользователям легко запускать и делиться своими отчетами. Устраняя ограничения существующей аналитики, сокращая время подготовки и обнаружения данных на 50–80 % и ускоряя время получения информации, Avora использует машинное обучение для оптимизации принятия бизнес-решений. Avora со штаб-квартирой в Лондоне и офисами в Нью-Йорке и Румынии помогает ускорить принятие решений и повысить производительность для клиентов из различных отраслей и рынков, включая розничную торговлю, финансовые услуги, рекламу, цепочку поставок, а также средства массовой информации и развлечения.
Cognino AI.Cognino AI – это лондонский стартап, специализирующийся на исследованиях искусственного интеллекта. с глубоким опытом в области самообучения Объяснимый ИИ Они примечательны тем, что помогают своим клиентам ускорить подготовку данных для анализа больших наборов неструктурированных данных для поддержки стратегических решений с помощью реального обучения ИИ.
Databand. Стартап из Тель-Авива, который предоставляет программную платформу для гибкой разработки машинного обучения, Databand был основан в 2018 году Евгением Шульманом, Джошуа Бенамрамом и Виктором Шафраном. Команды инженеров данных несут ответственность за управление широким набором мощных инструментов, но им не хватает утилит, необходимых для обеспечения правильной работы их операций. Databand заполняет этот пробел с помощью решения, которое позволяет командам получать глобальное представление о своих потоках данных, обеспечивать успешное выполнение конвейеров и отслеживать потребление ресурсов и затраты. Databand изначально вписывается в современный стек данных, легко подключаясь к таким инструментам, как Apache Airflow, Spark, Kubernetes и различным предложениям машинного обучения от крупных поставщиков облачных услуг.
Exceed.ai.Что делает Exceed.ai примечательным, так это то, как их платформа помощников по продажам на базе искусственного интеллекта автоматически сообщает контекст потенциальных клиентов и позволяет отделам продаж и маркетинга соответствующим образом масштабировать свои усилия по привлечению потенциальных клиентов и квалификации. Exceed.ai отслеживает каждую лиду и быстро квалифицирует ее с помощью двусторонних автоматических разговоров с потенциальными клиентами на естественном языке в чате и электронной почте. Торговые представители освобождаются от выполнения подверженных ошибкам и повторяющихся задач, что позволяет им сосредоточиться на деятельности, приносящей доход, такой как телефонные звонки и демонстрации с потенциальными клиентами.
Indico. Indico – стартап из Бостона, специализирующийся на решении серьезной проблемы, связанной с тем, насколько бизнес зависит от неструктурированного контента, но не имеет фреймворков, систем и инструментов для эффективного управления им. Indico предлагает корпоративный ИИ. платформа, которая упорядочивает неструктурированный контент, оптимизируя и автоматизируя бэк-офисные задачи. Indico заслуживает внимания, учитывая ее опыт помощи организациям в автоматизации ручных, трудоемких рабочих процессов на основе документов. Прорывом в решении этих задач стал подход, известный как трансферное обучение, который позволяет пользователям обучать модели машинного обучения с использованием на порядок меньше данных, чем требуется для традиционных методов, основанных на правилах. Indico позволяет предприятиям развертывать ИИ. более эффективно бороться с неструктурированным контентом, устраняя при этом многие распространенные барьеры для ИИ. и внедрение ОД.
Netra. Netra – бостонский стартап, который начал свою деятельность в рамках исследований MIT CSAIL и сегодня имеет несколько выданных и находящихся на рассмотрении патентов на свои технологии. Компания Netra примечательна тем, насколько продвинуты ее сканирование видеоизображений и интерпретация текстовых метаданных, обеспечивающие безопасность и контекстуальную осведомленность. Запатентованный компанией Netra искусственный интеллект Технология анализирует видео в режиме реального времени на наличие контекстных ссылок на небезопасный контент, включая дипфейки и потенциальные угрозы кибербезопасности.
Particle – Particle — это комплексная платформа Интернета вещей, которая сочетает в себе программное обеспечение, включая ИИ, аппаратное обеспечение и возможности подключения, чтобы предоставить широкому кругу организаций, от стартапов до предприятий, платформу, необходимую им для запуска Интернета вещей. системы и сети успешно. Клиентами Particle являются Jacuzzi, Continental Tyres, Watsco, Shifted Energy, Anderson EV, Opti и другие. Частица поддерживается венчурным капиталом и имеет офисы в Сан-Франциско, Шэньчжэне, Лас-Вегасе, Миннеаполисе и Бостоне. Сегодня сообщество разработчиков Particle включает более 200 000 разработчиков и инженеров в более чем 170 странах.
Resurface Labs —Resurface предоставляет ориентированное на пользователя представление API, которое помогает демократизировать анализ больших данных. Используя методы на основе искусственного интеллекта в сочетании с уникальными методами анализа, resurface превращает каждый вызов API в надежную транзакцию, чтобы ускорить устранение неполадок, стимулировать восстановление доходов и улучшить клиентский опыт. Сегодня Resurface получает все большее распространение в области предварительного тестирования и контроля качества, устранения неполадок DevOps и анализа основных причин, а также реальных пользовательских данных для анализа данных в организациях DevOps.
RideVision.RideVision была основана в 2018 году любителями мотоциклов Ури Лави и Лиором Коэном. Компания совершает революцию в индустрии безопасности мотоциклов, используя возможности искусственного интеллекта и технологии распознавания изображений, что в конечном итоге дает гонщикам гораздо более широкое представление об их окружении, предотвращает столкновения и позволяет байкерам ездить с полной уверенностью в том, что они в безопасности. Последний раунд RideVision составил 7 миллионов долларов США в ноябре прошлого года, в результате чего их общее финансирование достигло 10 миллионов долларов США в дополнение к партнерству с Continental AG.
