التعلم الآلي هو الكأس المقدسة لتحليل البيانات ولكن لسوء الحظ فإن الكأس المقدسة في كثير من الأحيان تتطلب درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر فقط للبدء. على الرغم من الاهتمام المذهل الذي يحصل عليه التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من الصحافة فإن الحقيقة هي أن هناك فجوة هائلة بين احتياجات الشركات لحل التحديات التجارية وتوافر المواهب لبناء نماذج واضحة.
yc تتطلع Backed Intersect Labs إلى حل هذه الفجوة من خلال جعل التعلم الآلي في متناول مجتمع محلل الأعمال. من خلال منصتها التي يتم إطلاقها بشكل كامل بشكل كامل يمكن لمحللي الأعمال تحميل بياناتهم وسيقوم المتبادلون تلقائيًا بتحديد نماذج التعلم الآلي المناسبة لتطبيقها على مجموعة البيانات وتحسين معلمات تلك النماذج.
كانت الشركة أسسها Ankit Gordhandas و Aaron Fried في أغسطس من العام الماضي. في وظيفته السابقة نشر Gordhandas نماذج التعلم الآلي للعملاء وبدأ العمل على أداة من شأنها تسريع عمله. قال: لقد أدركت في الواقع أنه يمكنني إنشاء نسخة من الأداة التي كانت أكثر تقدماً بقليل وهذا العمل أدى في النهاية إلى تأسيس مختبرات Intersect. لقد ارتبط بـ Fried في أكتوبر وكان الاثنان يعملان على المنصة منذ ذلك الحين.
هدف Intersect هو نقل المحللين من التحليل بأثر رجعي بحتة إلى إنشاء نماذج يمكنها تحديد استراتيجية العمل بشكل تنبؤي. وأوضح غوردهانداس أن الأشخاص الذين يعيشون في SQL و Excel هم جيدون حقًا في سحب بيانات الماضي لكننا نعطيهم القوة العظمى لرؤية المستقبل. كل ما تحتاجه هو بياناتك التاريخية وتحميلها على نظامنا الأساسي والإجابة على سؤالين.
Ankit Gordhandas و Aaron Fried of Intersect Labs. بإذن من مختبرات Intersect.
تسأل هذه الأسئلة بشكل أساسي عن النموذج الذي يجب أن يتنبأ به النموذج (متغير النتيجة). من هناك يبدأ Intersect بتنظيف البيانات والتأكد من تحجيم الأعمدة المختلفة بشكل صحيح لتحليل البيانات. بعد ذلك تبدأ المنصة في بناء مجموعة من نماذج التعلم الآلي وتقييم أدائها مقابل الإخراج المستهدف. بمجرد تحديد نموذج مثالي يمكن للعملاء دمجه في أنظمتهم الأخرى من خلال واجهة برمجة تطبيقات على غرار الراحة. مجموعات البيانات التي يمكنها الوصول إليها. بالإضافة إلى ذلك حيث يحدد الباحثون نماذج أو طرقًا جديدة لضبطها يمكن للمنصة أن يحسن بشكل استباقي من النماذج التي حددها سابقًا لعملائها مما يضمن البقاء في طليعة الحقل.
اليوم يمكن للمنصة التعامل مع جدول واحد من الصفوف والأعمدة القياسية للمعالجة. قال Gordhandas إن الشركة تعتزم التوسع في المستقبل إلى معالجة الصور ومعالجة الصوت ومعالجة الفيديو ومعالجة البيانات غير المهيكلة بحيث يمكن تطبيق النظام الأساسي على أنها مجموعة متنوعة من مصادر البيانات
يقول Gordhandas ذلك تحاول Intersect الجلوس في منتصف منصات التعلم الآلي الأكثر تخصصًا والتي تقتصر على المنافذ التي تركز بشكل مفرط مع تقديم قوة تحليلية أكثر من الحلول الأكثر بساطة.
بالتأكيد شهدت المساحة تكاثر الخيارات. تستخدم شركة Bayesian النمذجة القابلة للتنفيذ (التي كانت ستان) التي تتخذ من مدينة بايزي برمجة احتمالية في السابق لتحسين اكتشاف المخدرات بينما يستخدم Mintigo نمذجة الذكاء الاصطناعى لتحسين مشاركة العملاء. يستهدف عدد كبير من الشركات الناشئة الأخرى المراحل المختلفة لخط أنابيب تحليل البيانات أيضًا.
في النهاية يأمل تتقاطع في جعل هذه الأدوات يمكن الوصول إليها على نطاق أوسع. لدى الشركة بالفعل عملاء مبكرين بالفعل وتمر عبر y combinator ascelerator هذه الدفعة.
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
