RealityEngines.AI devient Abacus.AI et annonce un nouveau cycle de financement


La société d'apprentissage automatique a levé un financement supplémentaire de 13 millions de dollars

RealityEngines.AI a annoncé son changement de marque pour Abacus.AI. Cofondé par un ancien directeur de Google, Bindu Reddy, Abacus.AI est, à la base, une entreprise d'apprentissage automatique.

Parallèlement à l'annonce du changement de marque, Abacus.AI a également annoncé un nouveau cycle de financement. Dans un cycle de financement de la série A dirigé par Mike Volpi d’Index Ventures, la société a levé 13 millions de dollars supplémentaires. Parmi les autres participants à la ronde figurent les investisseurs en semences Eric Schmidt, Jerry Yang et Ram Shriram.

Au total, l'entreprise a levé plus de 18 millions de dollars.

Alors, qu'est-ce que Abacus.AI? Essentiellement, l'entreprise cherche à aider les entreprises à comprendre et à mettre en œuvre des systèmes d'apprentissage en profondeur dans une variété de tâches. Comme le dit TechCrunch, Abacus.AI "s'occupe des pipelines de données et modélise la formation pour eux."

Ces tâches peuvent inclure tout, de la détection des fraudes et des menaces aux prévisions en temps réel et futures. D'autres tâches peuvent être accomplies grâce à l'utilisation du logiciel Abacus.AI, notamment les prévisions de désabonnement des clients et les recommandations des clients pour les marques de commerce électronique.

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Une autre caractéristique du nouveau lancement est que les utilisateurs peuvent créer leurs propres modèles de données directement via le site Web. Vous pouvez ensuite utiliser les systèmes d'apprentissage automatique d'Abacus.AI pour modifier votre modèle, ajouter des ensembles de données, etc. Grâce aux changements de prix pour le service, il n'y a aucun coût pour cela, uniquement lorsque l'utilisateur met le modèle en production.

Reddy dit à TechCrunch: "Je suppose que sur la centaine de projets démarrés en ML, un pour cent réussit à cause de tant de pièces mobiles. Vous devez construire le modèle, puis vous devez le tester en production – et ensuite vous devons construire des pipelines de données et mettre en place des pipelines de formation. Ainsi, au cours des dernières semaines, nous avons même ajouté un tas de fonctionnalités pour permettre de mettre ces choses en production plus facilement – et nous continuons à y ajouter. "



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