Kaskada获800万美元融资促进AI特征工程

特征工程——使用领域知识从原始数据中提取特征的过程——是调整机器学习性能的关键。这也是为什么在2018年Ben Chambers和Davor Bonaci共同创立了Kaskada,它使用挖掘技术来实时计算和服务AI功能。

今天,这家总部位于华盛顿西雅图的初创公司宣布,它已经通过A轮融资筹集了800万美元,参与投资的有Voyager Capital、NextGen Venture Partners、Founders ‘ Co-op和Walnut Street Capital Fund。这使得Kaskada的总融资额达到980万美元,此前该公司在2018年9月进行了一轮180万美元的种子融资。首席执行官Bonaci表示,这笔资金将用于加速公司的发展,扩大其软件工程师团队,并在2020年上半年旗舰产品发布前满足客户需求。

“部署机器学习功能对数据科学家来说是一件痛苦的事情,”他补充道。数据科学家把功能交给数据工程师,他们必须重新发明轮子,把它们投入生产。我们的平台支持功能存储,让科学和工程团队在整个组织内共享功能。”

Kaskada平台目前处于beta测试阶段,它从数据仓库和数据湖获取历史数据,从Apache Kafka和Amazon Kinesis等流数据源获取消息。它将这种基于事件的数据转换为可用于聚合和其他特性计算的可用格式。它允许数据科学家使用来自连接源的数据编写特征计算,同时自动可视化分布并钻取离群值。

使用Kaskada,数据科学家可以扩展、转换和编码特性,并在仪表板中查看模型的所有特性。他们还能够识别哪些特性可以导出用于培训、推广到生产环境和测试,以及度量随时间变化的特性的性能,并通过调用一个特殊的特性存储API来更新生产特性版本。

Voyager Capital董事总经理James Newell在一份声明中说:“Kaskada正在解决一个巨大的市场需求,因为今天几乎每家公司都在他们的数据科学努力上投入了大量资源,很少有公司看到了符合他们预期的结果。Kaskada团队之前在谷歌Cloud和AWS的工作让他们有机会看到,需要一个统一的功能工程平台,以及帮助企业加速和改善机器学习能力交付的专业知识。”

据市场研究公司Tractica称,全球人工智能软件市场预计将在未来几年经历“巨大”增长,收入将从2018年的95亿美元增加到2025年的1186亿美元。许多初创公司正试图利用这一趋势——或者已经这么做了——包括Determined AI,该公司最近融资了1100万美元,用于进一步开发面向数据科学家和人工智能工程师的深度学习模型开发工具。与此同时,Iguazio上个月为其AI开发和管理工具套件获得了2400万美元的融资,Clusterone为其DevOps for AI平台获得了200万美元的融资,该平台既运行本地服务器,也运行公共云计算平台,如AWS、Azure和谷歌云平台。

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