In London ansässig Seldon, eine datenzentrierte Betriebsplattform für maschinelles Lernen (ML) für die Bereitstellung, Verwaltung, Überwachung und Erklärbarkeit von ML-Modellen, gab am Donnerstag bekannt, dass sie in einer Finanzierungsrunde der Serie B 20 Millionen US-Dollar (ca. 18.84 Millionen Euro) eingesammelt hat.
Die Runde wurde von Portugal angeführt Helles Pixel (ehemaliger Sonae IM). An der Runde beteiligten sich auch die bestehenden Investoren AlbionVC, Cambridge Innovation Capital und Amadeus Capital Partners.
Bright Pixel ist ein Technologie-Investmentfonds des multinationalen Konzerns Sonae, der sich auf die Unterstützung konzentriert cybersecurity, digitale Infrastruktur und Einzelhandelstechnologien. Das Portfolio umfasst mehr als 50 Unternehmen, von der Frühphase bis zur Wachstumsphase.
Pedro Carreira, Direktor bei Bright Pixel, sagt: „Seldon hat sich durch die Präsentation einer einzigartigen Lösung von der Masse abgehoben, die in der Lage ist, die Reibungsverluste für Benutzer bei der Bereitstellung und Erklärung von ML-Modellen in allen Branchen zu verringern.“
„Das bedeutet mehr Produktivität für seine Kunden, eine schnellere Wertschöpfung kombiniert mit Governance-, Risiko- und Compliance-Fähigkeiten.“
Was bietet Seldon?
Seldon wurde 2014 von Alex Housley gegründet und möchte die Einführung von beschleunigen Maschinelles lernen um die Geschäftsleistung zu verbessern und Risiken zu verwalten.
Unternehmen investieren erheblich in KI, aber viele haben aufgrund verschiedener Einschränkungen Schwierigkeiten, ihre Modelle für die Produktion zu skalieren team Arbeitsabläufe, verstärkte Regulierung und Compliance-Beschränkungen usw.
Hier kommt Seldon ins Spiel startup stellt Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und anderen Geschäftspartnern die Tools zur Verfügung, die sie benötigen, um die ML-Nutzung zu beschleunigen und diese Probleme mit „beispielloser Effizienz“ anzugehen.
Alex Housley sagt: „KI steckt in allem, und Seldon ist einzigartig positioniert, um eine Rendite auf ML-Investitionen zu gewährleisten, indem es eine robuste, skalierbare und sichere Infrastruktur bereitstellt, einen datenzentrierten Ansatz für ML-Pipelines vorantreibt und Prioritäten setzt.“ team Zusammenarbeit in der gesamten Organisation und Sicherstellung teams sind in der Lage, bedeutende Probleme in großem Maßstab zu lösen, indem sie Vertrauen in ML aufbauen, selbst unter den strengsten regulatorischen Bedingungen.“
Laut Seldon haben Benutzer Produktivitätssteigerungen von bis zu 92 Prozent gemeldet und Millionen von Dollar bei ihren ML-Projekten eingespart.
Es unterstützt den gesamten Produktionslebenszyklus in einigen der größten Unternehmen wie PayPal, Johnson & Johnson, Audi und Experian und anderen.
Kapitalausnutzung
Seldon sagt, dass die Mittel verwendet werden, um die datenzentrierte KI-Strategie seiner Produktreihe voranzutreiben. Der startup wird außerdem in den Kundenerfolg investieren und die globale Supportfunktion stärken.
Das startup behauptet, dass seine Open-Source-Frameworks seit der Einführung der Serie A im November 2020 im Jahresvergleich um 400 Prozent gewachsen sind.
Nach der Gehaltserhöhung liegt der Schwerpunkt von Seldon auf seiner Forschung, die für die Entwicklung „innovativer“ Produkte in Zusammenarbeit mit entscheidend war teams an der Universität Cambridge.
Laut Seldon konzentriert sich das Unternehmen in der nächsten Wachstumsphase auf vier entscheidende Faktoren für den KI-Erfolg, die für seine Kunden wichtig sind. Dazu gehören EnterpriseHochwertige Infrastruktur, die robust, skalierbar und sicher ist; den vollen Wert der Daten erschließen; Optimierte Zusammenarbeit über KI hinweg teamS; und starke Governance-Fähigkeiten.