Napomena: Sljedeći članak će vam pomoći: Ovaj AI startup gradi bolje alate od AWS Sagemakera i Google AutoML-a
Postoje različite generacije alata kada je u pitanju automatizirano strojno učenje. Naslijeđeni alati kao što su AWS Sagemaker, Google AutoML itd. postoje već duže vrijeme, a ključni cilj ovih alata bio je pomoći inženjerima strojnog učenja i ljudima koji su i sami tehničari.
No, sada postoje još bolji alati. Nirman Dave, CEO tvrtke Obviously AI tvrdi da su njihovi modeli bolji od onih AWS Sagemakera ili Google AutoML-a.
Sa sjedištem u San Franciscu, Očigledno AI specijalizirao se za izradu AI modela bez koda za tvrtke. Dave je osnovao startup s misijom transformacije svake tvrtke u AI tvrtku, hvaleći se da je razvio najbrži i najprecizniji AI alat bez kodiranja do sada.
“Ono što se događa jest da kupac u samo nekoliko minuta dobije pristup ovim modelima strojnog učenja koje može izgraditi ili prilagoditi sebi”, objasnio je Dave.
Međutim, s druge strane, naslijeđeni alati koji postoje već gotovo 13-15 godina i vrlo su spori u izgradnji modela. “Ono što je zaista posebno u ovome što radimo je da modele izrađujemo za manje od minute. Dakle, mi smo danas najbrži alat za izradu AI modela”, dodao je Dave.
Unatoč tome, Dave također priznaje da njegova tvrtka nije jedina koja izrađuje slične alate. No iako postoje druge tvrtke koje su izgradile alate za umjetnu inteligenciju bez kodiranja, njihov je pristup vrlo drugačiji.
“Najviše se fokusiramo na tablične podatke, učenje pod nadzorom. Sada smo se također razgranali u nenadzirano učenje s našom prilagođenom ponudom velikih jezičnih modela (LLMs).”
No, na primjer, Levity AI, još jedna tvrtka koja gradi alate umjetne inteligencije bez koda, uglavnom se fokusira na slikovne, video ili audio podatke.
zahtijevajte
Osnovan 2021., do sada je Očito AI ukrcao 52 korisnika. Iako ih je većina u SAD-u, startup ima kupce u Indiji, Japanu i Južnoj Africi.
“Trenutno, iz tjedna u tjedan, rastemo oko 15% u smislu akvizicije kupaca”, rekao je.
Jedan od velikih kupaca koje startup ima u Indiji je velika potrošačka banka. Dave je otkrio da za ovu banku grade model otplate kredita. Uobičajeno, postupak preuzimanja zajmova traje dosta vremena kada se obavlja ručno.
“Htjeli su izgraditi model koji može brzo obraditi zajam, predvidjeti vjerojatnost neplaćanja i dati ga osiguravateljima da donesu odluku.” rekao je Dave.
Proizvođači AI modela
Startup se bavi većinom tvrtkama srednjeg tržišta koje nemaju tim za podatkovnu znanost ili ga ne mogu proširiti, kao i poslovnim tvrtkama koje bi mogle imati zaostali tim za podatkovnu znanost.
“U biti, mi smo proizvođači AI modela”, rekao je Dave. Proces počinje tako što korisnik donosi zbirku podataka na našu platformu i specificira svoje željeno predviđanje ili AI model na temelju tih podataka.
“A mi pomažemo u svemu, od čišćenja podataka, do odabira modela do hiperpodešavanja parametara, do postavljanja i upravljanja modelom, sav taj proces automatski obavlja sustav”, dodao je Dave.
Korisničko sučelje također je dizajnirano za ljude koji nisu previše tehnički upućeni. Nadalje, još jedna stvar koju Očito AI pruža i u čemu se ističu jest posvećena podrška znanosti o podacima.
“Dakle, u biti, radimo s mnogo znanstvenika podataka. To su individualni praktičari, pojedinci koji vode vlastite konzultantske tvrtke ili ljudi koji tek počinju, a mi im osiguravamo veze s tim klijentima koje imamo,” rekao je Dave.
Utjecaj na radna mjesta
Naprotiv, raste zabrinutost da bi alati bez kodiranja mogli imati negativan utjecaj na poslove, osobito one koji uključuju kodiranje i razvoj softvera. Kako ti alati postaju sofisticiraniji i pristupačniji, oni mogu smanjiti potrebu za tradicionalnim vještinama kodiranja u određenim ulogama, što dovodi do promjene na tržištu rada.
Međutim, Dave vjeruje da Očito AI-jev alat bez koda ne zamjenjuje podatkovne znanstvenike, umjesto toga ubrzava proces podatkovne znanosti.
“Razlog zbog kojeg nas tvrtke poput Hewlett-Packarda koriste nije zato što se žele riješiti svog tima za znanost podataka. Oni zapravo žele ubrzati tim za podatkovnu znanost.
“Ovdje je cilj pomoći im da se kreću znatno brže. Timu za podatkovnu znanost trebat će dva mjeseca da dođe od sirovih podataka do uvida, analitike i predviđanja. Sada će im trebati tjedan od nekoliko dana.”
Osim toga, posao podatkovnog znanstvenika nije samo izrada AI modela; već izgraditi strategiju.
“Dakle, ne mislim da će znanstvenici za podatke biti zamijenjeni. Mislim da će im alati bez kodiranja samo pomoći da se više usredotoče na strategiju koja je najuzbudljiviji dio posla,” zaključio je Dave.
