Arize garante US$ 38 milhões para desenvolver sua plataforma MLOps para a empresa

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Arize IA, uma startup que desenvolve uma plataforma para operações de aprendizado de máquina, anunciou hoje que levantou US$ 38 milhões em uma rodada de financiamento da Série B liderada pela TCV com a participação da Battery Ventures e da Foundation Capital. Elevando o capital total da Arize para US$ 62 milhões, o CEO Jason Lopatecki disse que os novos fundos serão usados ​​para dimensionar P&D e dobrar o número de 50 pessoas da empresa no próximo ano.

Operações de aprendizado de máquina, ou MLOps, tratam da implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina em produção. Semelhante ao DevOps, o MLOps visa aumentar a automação e, ao mesmo tempo, melhorar a qualidade dos modelos de produção, mas não à custa dos requisitos de negócios e regulatórios. Dado o interesse em aprendizado de máquina e IA de forma mais ampla na empresa, não é surpresa que o MLOps esteja se tornando um grande mercado, com a IDC colocando o tamanho para cerca de US$ 700 milhões até 2025.

A Arize foi fundada em 2019 por Lopatecki e Aparna Dhinakaran, depois que Lopatecki vendeu uma startup anterior – TubeMogul – para a Adobe por cerca de US$ 550 milhões. Lopatecki e Dhinakaran se conheceram na TubeMogul, na verdade, onde Dhinakaran era cientista de dados antes de ingressar na Uber para trabalhar na infraestrutura de aprendizado de máquina.

“Depois de observar equipe após equipe – ano após ano – sem entender o que deu errado com os modelos entregues em produção e lutar para entender o que os modelos estavam fazendo uma vez implantados, chegamos à conclusão de que algo estava fundamentalmente faltando”, disse Lopatecki ao TechCrunch em uma entrevista por e-mail. “Se o futuro for orientado por IA, deve haver software para ajudar os humanos a entender a IA, resolver problemas e resolvê-los. A IA sem a observabilidade do aprendizado de máquina não é sustentável.

Arize certamente não é o primeiro a enfrentar esses tipos de desafios na ciência de dados. Outro provedor de MLOps, Tacton, recentemente arrecadou US$ 100 milhões para desenvolver sua plataforma de experimentação de modelos de aprendizado de máquina. Outros jogadores espaciais incluem Galileu, Modular, Pórtico e Grid.aio último dos quais garantiu US$ 40 milhões em junho para lançar uma galeria de componentes que adicionam recursos de IA aos aplicativos.

Créditos da imagem: Arize

Mas Lopatecki diz que Arize é único em vários aspectos. O primeiro se concentra na observabilidade: o produto de integração da Arize foi projetado para analisar modelos de aprendizado profundo e entender sua estrutura. O “Bias Tracing” complementa, uma ferramenta que monitora preconceitos em modelos (por exemplo, modelos de reconhecimento facial que reconhecem pessoas negras com menos frequência do que sujeitos com pele mais clara) — e tenta rastrear os dados que causam o viés.

Mais recentemente, o Arize começou a integrar o monitoramento de desvios, que tenta detectar quando os modelos estão se tornando menos precisos devido a dados de treinamento desatualizados. Por exemplo, o monitoramento de desvios pode alertar um cliente Arize se um modelo de linguagem respondeu “Donald Trump” em resposta à pergunta “Quem é o atual presidente dos EUA?” »

“Arize se destaca… [because] estamos focando em uma coisa difícil: a observabilidade do aprendizado de máquina”, disse Lopatecki. “Em última análise, acreditamos que a infraestrutura de aprendizado de máquina se parecerá com uma infraestrutura de software com várias soluções líderes de mercado e as melhores da categoria usadas por engenheiros de aprendizado de máquina para criar um ótimo aprendizado de máquina.”

O segundo diferencial da Arize, diz Lopatecki, é sua expertise na área. Ele e Dhinakaran vêm da academia e têm raízes como praticantes, observa ele – tendo construído infraestrutura de aprendizado de máquina e lidado com problemas com modelos em produção.

“Mesmo para equipes que são especialistas e líderes de pensamento, torna-se impossível acompanhar cada nova arquitetura de modelo e cada novo avanço”, disse Lopatecki. “Assim que as equipes terminam de criar seu último modelo, elas normalmente passam para o próximo modelo que a empresa precisa. Isso deixa pouco tempo para uma profunda introspecção dos bilhões de decisões que esses modelos fazem diariamente e o impacto que esses modelos têm nas empresas e nas pessoas… É por isso que Arize passou mais de um ano criando um produto para monitorar modelos de aprendizado profundo e fluxos de trabalho projetados. para solucionar onde eles estão errando.

Alguns podem (corretamente) argumentar que os concorrentes da Arize também têm especialistas em suas fileiras e soluções de observabilidade e monitoramento em seus conjuntos de produtos. Mas, a julgar pela impressionante lista de clientes de Arize, a startup faz um discurso de vendas muito atraente. Uber, Spotify, eBay, Etsy, Instacart, P&G, TransUnion, Nextdoor, Stitch Fix e Chick-fil-A estão entre os clientes pagantes da Arize, e o nível gratuito da empresa, lançado no início deste ano, tem mais de 1.000 usuários.

Mãe é a palavra sobre a receita recorrente anual, no entanto. Lopatecki estava convencido de que o capital da Série B dará à empresa “uma pista ampla”, ambiente macro seja maldito.

“Na área da saúde, algumas equipes usam o Arize para garantir que os modelos de detecção de câncer usando imagens sejam consistentes na produção de uma ampla variedade de tipos de câncer. Além disso, algumas equipes estão usando o Arize para garantir que os modelos usados ​​nas decisões sobre padrões de atendimento e experiência de seguro sejam consistentes em todos os grupos raciais”, acrescentou Lopatecki. “À medida que os modelos se tornam mais complexos, descobrimos que mesmo as maiores e mais sofisticadas equipes de aprendizado de máquina preferem investir seu tempo e energia na construção de modelos melhores do que na construção de uma ferramenta de observabilidade de aprendizado de máquina… Arize ajuda os profissionais a melhorar o retorno no investimento de modelos e quantificar resultados para líderes empresariais [and provides] o software líder de mercado para monitorar os riscos dos investimentos em IA.

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