오스틴에 기반을 둔 스타트업 Striveworks 최근 기계 학습 작업(MLOps) 도구를 발전시키기 위해 3,300만 달러를 모금하는 최초의 자금 조달 라운드를 발표했습니다. 인공 지능 및 데이터 과학에 대한 관심이 높아짐에 따라 조직은 기술 스택에서 머신 러닝을 활용하기를 열망하고 있습니다. Striveworks 모델 구축 및 교육, 데이터 정리, 최적의 성능 보장과 같은 작업을 지원하는 MLOps 도구를 제공하여 이 프로세스를 용이하게 합니다.
Centana Growth Partners는 지난 2년 동안 Striveworks' ARR 연간 300% 증가에 매력을 느낀 이번 펀딩 라운드의 유일한 투자자입니다. 이 자금은 고용 및 추가 제품 및 비즈니스 개발에 사용됩니다. 5년 동안 운영된 이 자본 효율적인 스타트업은 성장을 위해 수익을 재투자하면서 지속적으로 수익을 창출했습니다.
신경과학 박사인 공동 창립자 겸 CEO인 Jim Rebesco는 이전에 Striveworks AI 및 기계 학습 공간에서 해결하고자 하는 많은 문제에 직면했습니다. 그는 적절한 ML 모델을 구축하는 것이 중요하지만 실제 문제는 성공적으로 구현한 후에 발생한다고 지적합니다. 모델이 생산 단계에서 예상대로 작동하고 장기적으로 계속 작동하도록 보장하는 것이 회사가 솔루션을 제공하는 핵심 영역입니다.
Striveworks low-code 형식을 사용하여 데이터 준비, 모델 구축 및 프로덕션에서 ML 모델 실행을 지원하는 Chariot 플랫폼을 제공하는 것 외에도 Model-in-the-Loop 주석, 사용자 지정 워크플로, 데이터 출처 쿼리, 및 타사 도구 통합. 팀 간의 더 나은 협업을 촉진함으로써 Striveworks 혼잡한 MLOps 공간에서 차별화되어 다양한 산업 분야의 조직에 포괄적인 솔루션을 제공합니다.
Seldon, Galileo, Aries 및 Tecton과 같은 MLOps 신생 기업과 경쟁하면서 Striveworks 강력한 운영 성과 및 비즈니스 실행, 회사의 성과 및 시장 잠재력에 대한 증거를 통해 차별화되었습니다. 이 신생 기업의 주목할만한 고객은 기계 학습을 전문으로 하는 정부 및 금융 부문을 포함하여 여러 수직 분야에 걸쳐 있습니다. 또한 Striveworks AWS 및 Azure와 파트너십을 맺어 클라우드 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다.
더 많은 조직이 AI 및 ML 기술을 채택함에 따라 Striveworks 프로세스를 단순화하고 모델이 수명 주기 동안 계속해서 예상 결과를 제공하도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 회사의 플랫폼은 신용 점수, 의료 및 데이터베이스 쿼리와 같은 애플리케이션에서 특히 유용한 것으로 입증되었습니다.
강력한 no-code 플랫폼인 AppMaster 와 같은 플랫폼을 통해 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션을 위한 복잡한 소프트웨어 솔루션을 보다 쉽고 효율적으로 구축할 수 있습니다. 이러한 다재다능함을 통해 조직은 인공 지능과 기계 학습을 활용하는 포괄적인 애플리케이션을 신속하게 개발 및 배포하여 빠른 성장과 성공을 보장할 수 있습니다.
