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为算法“牵线”、让机器学习落地,这家初创公司获2500万美元B轮融资

字号+作者:qsd 来源:前瞻网 2019-05-15 17:55 收藏成功收藏本文

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  Algorithmia是一家总部位于西雅图的初创公司,为企业提供一个独立于云计算的人工智能自动化平台。

  该公司今天宣布了由Norwest Partners牵头的2500万美元B轮融资。Madrona、Gradient Ventures、Work-Bench、Osage University Partners和Rakuten Ventures也参与了这轮融资。

  2013年的时候,在微软工作了5年多、从事数据分析特色工作的迭戈·奥本海默(Diego Oppenheimer)成立了一家自己的公司——Algorithmia,并在成立一年之后获得了由Madrona Venture Group领投的240万美元的资金。

  而谷歌内部以“AI-First”为主旨的Gradient Ventures基金成立后的第一个动作也是对Algorithmia进行了1050万美元的A轮投资。

  有了众多投资人的看好,2017年,Algorithmia还上榜了调研公司CBinsights“最值得关注的100家人工智能公司”。

  奥本海默表示,Algorithmia存在的意义是为了“对抗AI霸权”,他希望让Algorithmia成为一个开放式算法市场,一方面挖掘那些只在学术界流传、工业界无人知晓的被“雪藏”的算法,另一方面帮助拥有大量数据的互联网企业、开发人员甚至普通人提升“AI能力”,让算法使用起来更简单、更有效。

  他实际上做的是在丰富的算法海洋和企业之间搭建一道桥梁。如果Algorithmia公司能够配对成功,研究人员就会收到一笔算法使用费,而该公司则抽取一小部分。

  2018年,在Madrona风险投资集团举办的机器学习与人工智能峰会上,与会众人提到了“算法经济”:算法交易将会形成一个全球性的市场,世界各地的研究人员、工程师都能在这个市场上创造、分享乃至合成大规模的新算法。届时,算法也将变得像集装箱一样,能够任意组和扩展,从而搭建适用于不同应用的架构。

  这将会加快算法之间的有机结合与发展,从而更好地分析数据,充分发掘数据里的价值。

  虽然该公司5年前将自己定位于一个“算法商店”,但该公司现在已经走得更远,主要专注于机器学习,并帮助企业将模型投入生产。

  Algorithmia的首席执行官奥本海默表示:“实际上,机器学习模型很难产品化。”

  “帮助数据科学家们处理数据基础设施容易,但帮助他们打造出真正的机器学习和人工智能很难。”

  Algorithmia本质上建造出了一个机器学习开发平台DevOps,允许数据科学家在平台上训练模型,选择框架,把它们带到Algorithmia上——它是已经得到IT部门支持的平台——并把它投入生产。

  “每个财富500强公司的CIO都有一个人工智能计划,但管理和部署ML模型的困难让他们陷入困境,”Norwest Venture Partners合伙人、现已加入该公司董事会的拉马•塞哈尔(Rama Sekhar)表示。

  “Algorithmia是构建工具来管理整个机器学习生命周期、帮助客户从研发投资中释放价值的明确领导者。”

  有了这笔新资金,该公司将通过投资产品开发来解决这些问题,同时还将组建自己的团队,计划在明年将员工数量增加一倍,从而在这一重点上双倍下注。

  奥本海默称,一年后,他希望Algorithmia将成为数据科学家家喻户晓的名字,或许更重要的是,它将成为他们将模型投入生产的首选平台。

  “Algorithmia是如何成功的?当我们的客户能够部署人工智能和ML应用程序时,Algorithmia就会成功,”奥本海默说。

  “尽管这么做听起来让人兴奋不已,但事实是,企业真的很难这么做。”

  如今,它的客户包括联合国(United Nations)、一些美国情报机构和《财富》(Fortune) 500强企业。目前,共有9万多名工程师和数据科学家在这个平台上工作。

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