Slai prend des décisions intelligentes sur les configurations d'apprentissage automatique pour les développeurs – TechCrunch

Slai prend des décisions intelligentes sur les configurations d’apprentissage automatique pour les développeurs – TechCrunch


Dans un monde où Twilio existe, vous ne rêveriez pas d’avoir votre propre pile de messagerie SMS dans 193 pays et Dieu sait combien d’opérateurs de télécommunications. La situation de l’apprentissage automatique (ML) n’est pas entièrement différente ; À moins que le ML ne soit au cœur de votre logiciel, et ce n’est probablement pas le cas, pourquoi perdriez-vous votre temps à assembler une infrastructure complète ? Pour résoudre ce problème précis, Slai crée une plate-forme d’apprentissage automatique pour les développeurs. Équipez les développeurs des outils nécessaires pour expédier rapidement des applications d’apprentissage automatique.

« Aujourd’hui, l’apprentissage automatique est encore une discipline de recherche et il est encore très difficile pour un développeur de créer sa propre application d’apprentissage automatique », partage Eli Mernit, co-fondateur et PDG de Slai. « Notre espoir est que les développeurs soient habilités à créer des modèles d’apprentissage automatique à la pointe de la technologie. »

La société a annoncé aujourd’hui qu’elle avait levé un tour de table de 3,5 millions de dollars dirigé par Tiger Global, avec des investissements supplémentaires de Y Combinator, Charge Ventures, Uncorrelated Ventures, Twenty Two Ventures et Soma Capital, ainsi que des anges comme Guy Podjarny et Jason Warner.

Le produit de la société vise à permettre aux développeurs de se concentrer sur les modèles d’apprentissage automatique, plutôt que sur tout l’encombrement environnant qui prend du temps mais ne contribue pas directement à l’application elle-même.

Capture d’écran de Slai.ai en action. Crédits image : abattre

« Le produit permet de connecter une source de données. Il peut s’agir de votre base de données ou d’un compartiment S3 contenant des données que vous souhaitez envoyer à un modèle d’apprentissage automatique. Et puis le modèle d’apprentissage automatique, juste un peu de code Python, trouve des prédictions dans les données. Nous avons intégré cela dans une API, qui fait des choses comme valider l’entrée transmise par l’utilisateur ou effectuer un traitement sur la sortie avant qu’elle ne soit renvoyée à l’utilisateur », explique Mernit. « Ces composants constituent une application d’apprentissage automatique. Et généralement, si quelqu’un le faisait à la main, il devrait configurer lui-même un serveur Web. Ils devraient mettre en place un système de contrôle de version, ils devraient mettre en place un moyen de surveiller le modèle. Et tout cela représente beaucoup de travail. Nous faisons tout cela pour l’utilisateur. Tout ce sur quoi ils doivent se concentrer, c’est d’où proviennent leurs données et quel type de modèle ils utilisent. Le reste est géré par eux. En termes simples, nous avons supprimé tout le ciment qui entre dans le processus de développement de l’apprentissage automatique. »

La plate-forme se présente sous le nom de GitHub pour ML et facilite la création de recettes existantes pour l’apprentissage automatique à utiliser dans les applications.



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