Slai fait des choix intelligents autour des configurations d’apprentissage automatique pour les développeurs


Dans un monde où Twilio existe, vous ne rêveriez pas de créer 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 ML ne soit au cœur de votre logiciel – et ce n’est probablement pas le cas – pourquoi perdriez-vous du temps à assembler une infrastructure complète. Pour résoudre ce problème précis, Slai construit une plate-forme d’apprentissage automatique destinée aux développeurs. Il fournit aux développeurs les outils nécessaires pour expédier rapidement des applications d’apprentissage automatique.

« Aujourd’hui, l’apprentissage automatique reste 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 avoir 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 tels que 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 le kerfuffle environnant qui prend beaucoup de temps, mais ne contribue pas directement à l’application elle-même.

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

« Le produit vous 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 du code Python – trouve des prédictions dans les données. Nous avons intégré cela dans une API, qui fait des choses comme la validation sur l’entrée que l’utilisateur transmet, ou effectue 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 donc généralement, si quelqu’un faisait ce genre de choses à la main, il devrait configurer lui-même un serveur Web. Ils devraient mettre en place un système de gestion des versions, ils devraient mettre en place un moyen de surveiller le modèle. Et tout cela équivaut à beaucoup de travail. Nous faisons tout cela pour l’utilisateur. Tout ce sur quoi ils doivent se concentrer est la provenance de leurs données et le type de modèle qu’ils utilisent. Le reste est géré pour eux. En un mot, nous éliminons tout le ciment qui entre dans le processus de développement de l’apprentissage automatique. »

La plate-forme se considère comme GitHub pour ML – et facilite la création de recettes existantes pour l’apprentissage automatique à utiliser dans les applications.



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