Explorium выделяет 19,1 млн. Долл. США на финансирование платформы для обнаружения данных машинного обучения

ExploriumПлатформа обнаружения данных для моделей машинного обучения, получила несколько необъявленных раундов финансирования за последний год – стартовый раунд в 3,6 миллиона долларов в сентябре прошлого года и серию А в 15,5 миллиона долларов в марте. Сегодня он обнародовал оба этих раунда.

Семенной раунд провел Emerge с участием F2 Capital. Серию А возглавлял Zeev Ventures с участием инвесторов-посевников. Общая сумма привлеченных средств составляет 19,1 млн. Долларов.

Основатели компании, которые имеют опыт работы с данными, обнаружили, что было трудно найти подходящие данные для построения модели машинного обучения. Как и большинство хороших основателей стартапов, столкнувшихся с проблемой, они решили решить ее самостоятельно, создав платформу для сбора данных для ученых.

Генеральный директор и соучредитель Маор Шломо говорит, что компания хотела сосредоточиться на качестве данных, потому что там не было проделано большой работы. «В алгоритмическую часть машинного обучения была вложена большая работа, но сами алгоритмы стали предметом потребления. Теперь задача состоит в том, чтобы действительно найти нужные данные для этих алгоритмов », – сказал Шолмо TechCrunch.

Решить эту проблему непросто, поэтому они создали своего рода поисковую систему, которая может выходить и находить лучшие данные, где бы они ни находились, независимо от того, находятся ли они внутри или в открытом наборе данных, общедоступных данных или премиальных базах данных. По словам Шломо, компания сотрудничает с тысячами источников данных, чтобы помочь заказчикам, работающим с данными, найти наилучшие данные для своей конкретной модели.

«Мы разработали новый тип поисковой системы, который способен просматривать данные клиентов, связывая и обогащая их буквально тысячами источников данных, автоматически выбирая, какие из них являются лучшими, а какие – лучшими переменными или функциями, которые на самом деле может создать самую эффективную модель машинного обучения », – пояснил он.



Шломо видит большую роль для партнерств, будь то источники данных или консалтинговые фирмы, которые могут помочь Explorium в большее количество компаний.

В Explorium работают 63 сотрудника в офисах в Тель-Авиве, Киеве и Сан-Франциско. Еще рано, но Sholmo сообщает о «десятках клиентов». По мере того, как все больше клиентов пытаются донести науку данных до своих компаний, особенно в условиях нехватки специалистов по обработке данных, использование такого инструмента, как Explorium, может помочь восполнить этот пробел.