اقتنص Striveworks أول تمويل قيمته 33 مليون دولار لبناء أدوات لعمليات التعلم الآلي

شهدت MLOps ، أو DevOps لأولئك الذين يعملون مع نماذج التعلم الآلي ، ازدهارًا في الاهتمام في العام الماضي ، ولا ينبغي أن يكون ذلك مفاجئًا: ترغب المؤسسات في جلب المزيد من التعلم الآلي لتثبيته في مجموعات علوم البيانات الخاصة بها ، ولكن هذا يتطلب البناء ونماذج التدريب وتنقية البيانات والتأكد من أنها تعمل كما ينبغي. اليوم ، دعا بدء التشغيل Striveworks أعلن بناء أدوات MLOps للتعامل مع هذا العمل عن تمويل بقيمة 33 مليون دولار.

هذا هو التمويل الخارجي الأول من نوعه للشركة الناشئة ، ويؤكد إغلاق الجولة الآن كلاً من زيادة الاهتمام بالمجال الأوسع للذكاء الاصطناعي ، ولكن أيضًا قوة الدفع الخاصة بشركة Striveworks ضمن ذلك ، مع نمو ARR للشركة بنسبة 300٪ سنويًا. العامين الماضيين.

يأتي مبلغ 33 مليون دولار من مستثمر واحد ، Centana Growth Partners ، و Striveworks ، ومقرها أوستن ، تكساس ، وتخطط لاستخدامها في التوظيف ولتطوير المزيد من المنتجات والأعمال. يأتي التمويل كما يوصف غالبًا بأنه جولة انتهازية: تعمل Striveworks في مجال الأعمال منذ خمس سنوات ، وتعمل كشركة ناشئة “فعالة في رأس المال” حققت أرباحًا واستثمرت ذلك مرة أخرى في نموها ، وفقًا لجيم ريبيسكو – الرئيس التنفيذي الذي شارك . – أسس الشركة مع كريج ديجاردان وإيريك كورمان وتوني مانجانيلو.

لم تكشف شركة Rebesco عن أسماء العملاء الحاليين ، لكنها قالت إنها تغطي مجموعة من القطاعات التي تشمل الحكومة والقطاع المالي الذي يستخدم التعلم الآلي لبناء الخدمات أو إدارة أعمالهم ، و “الصناعات شديدة التنظيم وتطبيقات الأمن القومي والمجالات المرتبطة بها مثل تعمد رؤية الكمبيوتر وصور الأقمار الصناعية والصور التجارية “. تمتلك الشركة أيضًا شراكات مع AWS و Azure للعمل على البيانات الموجودة في تلك السحابة. (على وجه الخصوص ، ليس لديها حاليًا شراكة مماثلة مع Google).

المشاكل التي تتصدى لها الشركة هي أشياء ريبيسكو – أ دكتوراه علم الأعصاب الذي عمل في السابق لفترة طويلة في شركة Virtu للخدمات المالية – قال إنه ورفاقه المؤسسون واجهوا بانتظام في الشركات السابقة ، والتي تهدف Striveworks أساسًا إلى مكافحتها بواقعية.

وقال إن الأمر يبدأ بما وصفه بـ “مشكلة اليوم الأول” المتعلقة بكيفية بناء نماذج التعلم الآلي المناسبة لتناسب أهداف الفرد. لكن هذا هو الجزء السهل من بعض النواحي. التعقيدات تبدأ حقًا بعد ذلك.

“هل يفعل ما تتوقعه ، وعندما تضعه في الإنتاج ، هل يستمر في الأداء كما تتوقع؟ هو قال. “نحن نركز على ما سيحدث بعد ذلك “.

يصف ريبيسكو نفسه بأنه “فيزيائي فاشل” (في إشارة إلى عمله قبل الدكتوراه على ما أعتقد) ، الذي تعلم درسًا مهمًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي: جميعها إحصائية ، وبالتالي فهي ملزمة بإثارة الفشل. “لذا فإن أحد العناصر الرئيسية للمسؤولية ليس فقط معرفة أنه سيكون هناك أخطاء ولكن وضع خطة آلية ومدروسة لمعالجة ذلك.”

إنه يعتقد أن هذا شيء يجب أن يؤخذ في الاعتبار بشكل متزايد لأن استخدام الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر انتشارًا. “نماذج البيانات ، نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تزداد أهمية ليس كنماذج سريعة الزوال. يتم تخزين قواعد البيانات هذه والاستعلام عنها ، سواء أكان ذلك سجل ائتمانيًا أم رعاية صحية. ولكن كيف يمكنك الاستعلام [effectively] الكثير من الخطأ؟ “

تهدف الشركة إلى معالجة ذلك من خلال منصتها الرئيسية المسماة Chariot ، والتي يمكن استخدامها للمساعدة في إعداد البيانات وبناء النماذج ثم تشغيل تلك النماذج في الإنتاج. باستخدام تنسيق منخفض التعليمات البرمجية موجه نحو تعاون الفرق ، تتضمن الميزات الموجودة على النظام الأساسي شرحًا توضيحيًا للنموذج في الحلقة ، والقدرة على استيراد النماذج واستخدام نماذج البيانات المفهرسة مسبقًا (من مؤسستك الخاصة) ، والقدرة على بناء مخصص سير العمل ، والاستعلام عن “مصدر” البيانات في مجموعاتك ، والقدرة على دمج أدوات الجهات الخارجية ، من بين ميزات أخرى.

يوجد الآن الكثير من الشركات الناشئة (والشركات الأكبر) في السوق تعمل في حلول MLOps – القليل منها قمنا بتغطيته مثل Seldon و Galileo و Aries و Tecton. كما بدأ تكامل الأنظمة الأكبر في العمل ، حيث استحوذت شركة McKinsey مؤخرًا على Iguazio.

قال بن كوكير ، الشريك في Centana الذي قاد الاستثمار ، إن Striveworks لديها ميزة واضحة على هذه ، من حيث أن العمل نفسه يسير بشكل جيد للغاية ، وهي علامة على كل من عمليات الشركة وما تحققه.

“هم في النطاق الذي يكون فيه معدل نموهم ، في الأرقام الثلاثية ، هو المكان الذي يوجد فيه معظمهم عندما يكونون فقط في السلسلة D. خلال 27 عامًا من الاستثمار ، رأيت شركتين فقط قادرة على تحقيق هذا النوع من الحجم بدون رأس مال خارجي. إنه أمر نادر الحدوث. هؤلاء عملاء حقيقيون ، بعقود من سبعة أرقام ، وبأرقام احتفاظ صافية ستثير حسد الكثير من الشركات الأخرى “.

لم تكشف الشركة عن تقييمها ، لكن كوكير وصف السوق الحالي بأنه ليس “هادئًا” ولكن ببساطة “عادي” – أي ، العودة إلى العمل كالمعتاد بعد عدة سنوات شديدة الصعوبة.