Startup Striveworks z siedzibą w Austin ogłosił niedawno swoją pierwszą w historii rundę finansowania, pozyskując 33 miliony dolarów na rozwój swoich narzędzi do uczenia maszynowego (MLOps). Wraz ze wzrostem zainteresowania sztuczną inteligencją i nauką o danych, organizacje chętnie wykorzystują uczenie maszynowe w swoim stosie technologicznym. Striveworks ułatwia ten proces, dostarczając narzędzia MLOps, które pomagają w zadaniach takich jak tworzenie i szkolenie modeli, czyszczenie danych i zapewnianie optymalnej wydajności.
Centana Growth Partners jest jedynym inwestorem w tej rundzie finansowania, przyciągniętym przez 300% roczny wzrost ARR Striveworks w ciągu ostatnich dwóch lat. Fundusze zostaną wykorzystane na zatrudnienie pracowników oraz dalszy rozwój produktu i biznesu. Działający od pięciu lat, efektywny kapitałowo startup konsekwentnie przynosi zyski, reinwestując swoje zyski w rozwój.
Współzałożyciel i CEO Jim Rebesco, doktor neuronauki, wcześniej napotkał wiele problemów, które Striveworks chce rozwiązać w przestrzeni sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zauważa on, że choć tworzenie odpowiednich modeli ML jest ważne, prawdziwe wyzwania pojawiają się po ich pomyślnym wdrożeniu. Zapewnienie, że modele działają zgodnie z oczekiwaniami w produkcji i utrzymują się w dłuższej perspektywie, to kluczowe obszary, dla których firma dostarcza rozwiązania.
Oprócz oferowania platformy Chariot, która obsługuje przygotowywanie danych, tworzenie modeli i uruchamianie modeli ML w produkcji przy użyciu formatu low-code, Striveworks zawiera również funkcje, takie jak adnotacje modelu w pętli, niestandardowe przepływy pracy, zapytania o pochodzenie danych i integrację narzędzi innych firm. Ułatwiając lepszą współpracę między zespołami, Striveworks wyróżnia się w zatłoczonej przestrzeni MLOps, zapewniając kompleksowe rozwiązanie dla organizacji z różnych branż.
Konkurując ze startupami MLOps, takimi jak Seldon, Galileo, Aries i Tecton, Striveworks wyróżnia się wysoką wydajnością operacyjną i realizacją biznesową, co świadczy o osiągnięciach firmy i jej potencjale rynkowym. Znani klienci startupu obejmują kilka branż, w tym sektor rządowy i finansowy specjalizujący się w uczeniu maszynowym. Ponadto Striveworks współpracuje z AWS i Azure, umożliwiając płynną integrację z ich usługami w chmurze.
W miarę jak coraz więcej organizacji wdraża technologie AI i ML, Striveworks dąży do uproszczenia tego procesu i zapewnienia, że modele będą nadal przynosić oczekiwane wyniki przez cały cykl ich życia. Platforma firmy okazuje się szczególnie korzystna w zastosowaniach takich jak scoring kredytowy, opieka zdrowotna i zapytania do baz danych.
Tworzenie złożonych rozwiązań programistycznych dla aplikacji internetowych, mobilnych i backendowych stało się łatwiejsze i bardziej wydajne dzięki platformom takim jak AppMaster, potężnej platformie no-code. Dzięki tej wszechstronności organizacje mogą szybko opracowywać i wdrażać kompleksowe aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, zapewniając szybki rozwój i sukces.
