Recentemente, la Artificial Intelligence (LÀ) startup aito ha annunciato l'ultimo round di finanziamento in cui ha raccolto 1.6 milioni di euro dal B2B software investitore henQ. Inoltre, l’azienda ha anche lanciato la versione pubblica del suo Predictive Database, che combina apprendimento automatico e database in un’unica piattaforma.
Per chi non lo sapesse, il database predittivo è fondamentalmente diverso dagli attuali strumenti di machine learning basati sulla scienza disponibili sul mercato. Invece di data scientist o uno strumento AutoML che creano numerosi modelli che prevedono una singola cosa, il database predittivo di Aito è un'unica piattaforma che fornisce immediatamente sia il noto che l'ignoto attraverso semplici query.
Utilizza set di dati relazionali esistenti e un linguaggio di query familiare per effettuare previsioni ad hoc. Funziona senza discussione dei dati, progettazione di funzionalità e comprensione degli aspetti intrinseci ML modelli e il loro ridimensionamento.
La versione pubblica di Aito è disponibile e chiunque può registrarsi qui, carica un set di dati nel database predittivo di Aito e inizia a sperimentare.
I clienti di Aito sono un mix di startupse le piccole e medie imprese per le quali il potere dell'IA non era mai disponibile o troppo costoso.
Vesa-Pekka Grönfors, CEO di Aito:
È giunto il momento di iniziare a guardare in modo diverso al modo in cui affrontiamo i progetti di intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale, nella maggior parte dei progetti, è una parola d'ordine o è disponibile solo per le azienderiseHa un budget elevato che può assumere una scienza dei dati completamente nuova team. Questo è ciò che vogliamo cambiare ad Aito. Crediamo che il potere del machine learning appartenga a tutti. La creazione di soluzioni di machine learning dovrebbe essere fonte di ispirazione, non frustrante. Ogni azienda dovrebbe essere in grado di iniziare a sperimentare con dati reali e utenti reali senza barriere elevate – per imparare e vedere concretamente come il machine learning può apportare valore. Senza la necessità di apprendere nuove competenze o assumere nuove persone. E soprattutto: senza bisogno di stare a testa bassa per mesi e rilasciare qualcosa che non funziona. Crediamo nello snello e nell'agile: sperimentare, testare, migliorare. Questo è il ciclo di sviluppo che funziona e che ora portiamo nel tuo progetto AI.
Crediti immagine principali: Aito
Restate sintonizzati per Silicon Canals per una tecnologia più europea news.