Abacus.ai, la startup de deux ans basée à San Francisco qui construit des systèmes d’IA commerciaux, a annoncé vendredi avoir activé un service d’écoute d’API qui alimentera des données en temps réel dans des modèles d’apprentissage automatique pour des tâches telles que les prédictions. .
Abacus était déjà arrivé sur le marché avec une forme d’auto-ML, un moyen d’automatiser la création de modèles d’apprentissage en profondeur pour les clients. La société a accumulé plus de 6 000 clients qui ont utilisé plus de 20 000 modèles.
Auparavant, ce service était limité aux modèles automatiques proposés par Abacus. Désormais, le service prendra n’importe quel modèle TensorFlow ou Pytorch qu’un client apporte et le connectera à ce que l’entreprise appelle un « système d’apprentissage en profondeur de bout en bout et en temps réel ».
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Le PDG et co-fondateur Bindu Reddy a déclaré ZDNet le logiciel est « le seul service que vous pouvez utiliser pour mettre en place rapidement un système d’apprentissage en profondeur en temps réel ».
Le système comprend des modules développés par Abacus.ai qui permettent l’ingestion de données en streaming, ainsi que ce que l’on appelle l’appariement vectoriel. La correspondance vectorielle est similaire à un service Google appelé ScaNN qui peut faire correspondre les requêtes au contenu associé en calculant une fonction de similitude.
Abacus.ai a développé son propre moteur de correspondance vectorielle. Contrairement à ScaNN, qui ne vient pas avec l’ingestion de données en temps réel, cette capacité est « clé en main » lors de l’utilisation de la version de correspondance vectorielle d’Abacus.ai, a déclaré Reddy.
Le tableau de bord du moteur de correspondance vectorielle Abacus.ai.
Abacus.ai
Une application de la technologie pourrait être quelque chose comme un service de recommandation. Plutôt que de récupérer un ensemble statique de recommandations qui ont été compilées pour un utilisateur donné, le système Abacus.ai peut ingérer dans une fenêtre de temps, peut-être toutes les deux heures, les éléments individuels que l’utilisateur a récemment « aimés » et les traiter pour proposer de nouvelles recommandations.
Reddy a dit ZDNet les modèles déployés pour les recommandations et autres fonctions sont continuellement réformés dans une sorte d’application d’apprentissage continu.
« Le recyclage se produit en fonction de la fréquence à laquelle vos données changent », a déclaré Reddy. « Par exemple, dans le cas des algorithmes de flux d’actualités, nous nous attendons à ce que suffisamment de nouveaux messages soient créés très souvent, nous nous entraînons donc toutes les quelques minutes.
Parallèlement à son travail commercial, Abacus.ai effectue un travail fondamental sur la science de l’apprentissage en profondeur pour faire progresser ses outils. Par exemple, la société a remporté cette année la deuxième place du concours de recherche d’architecture neuronale de la conférence Computer Vision and Pattern Recognition.
Abacus.ai a reçu un financement de 40,5 millions de dollars à ce jour, le plus récemment avec un cycle de série B dirigé par la société de capital-risque Coatue, en novembre. Les autres investisseurs incluent Index Partners, qui a participé à un tour d’investissement de série A totalisant 13 millions de dollars en juillet, Decibel Ventures, un investissement de l’ancien PDG de Google Eric Schmidt, de l’investisseur et ancien dirigeant d’Amazon Ram Shriram, et Yahoo! co-fondateur et ancien PDG Jerry Yang.
L’entreprise emploie actuellement 45 personnes.
Les co-fondateurs d’Abacus, de gauche à droite, Siddartha Naidu, auparavant ingénieur principal pour l’équipe de traitement des commandes d’Amazon et également développeur du logiciel BigQuery chez Google ; Bindu Reddy, précédemment responsable de « AI Verticals » pour AWS d’Amazon ; et Arvind Sundararajan, auparavant responsable de l’ingénierie pour la technologie de diffusion publicitaire de Google.
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