Obviously AI — стартап, разработавший платформу на основе ИИ и машинного обучения, которая позволяет людям без навыков программирования и написания кода создавать и «тренировать» модели машинного обучения.
На днях компания, базирующаяся в Калифорнийском университете в Беркли, привлекла 4,7 млн долларов в ходе посевного раунда. Возглавил раунд венчурный фонд UTEC, специализирующейся на инвестициях в deep-tech проекты.
Стартап был создан Нирманом Дейвом и Таподжитом Дебнатом, выпускниками колледжа Хэмпшир. После окончания учебы они работали над созданием моделей машинного обучения для коммерческих отделов в компаниях — и столкнулись с проблемой того, что во многих компаниях у аналитиков данных нет опыта программирования, который помог бы им автоматизировать рабочий процесс.
Так появилась идея создания Obviously AI. Целевой аудиторией платформы являются малые и средние компании, в которых отсутствуют специалисты по ИИ-обработке данных, или есть специалисты по аналитике без навыков написания кода.
На платформе используется запатентованная технология под названием Edge-Sharp AutoML для создания и обучения ML-моделей, которые настраиваются в соответствии с потребностями клиентов и могут интегрироваться в облачные сервисы и базы данных. Стартап специализируется на компаниях, занимающихся маркетингом, разработкой ПО, финансовыми технологиями и страхованием. На данный момент платформой пользуются более 3000 клиентов, а общее количество созданных на ней прогнозирующих моделей превышает 82000.
Платформа является платной, она предлагает несколько тарифных планов — базовый, Pro и Pro Plus. Цена на базовый тариф составляет $75 в месяц, он предназначен для индивидуальных аналитиков и предполагает 14-дневный бесплатный пробный период. Pro предназначен для командного использования, цена составляет $145 в месяц.
Новое финансирование стартап планирует использовать для расширения присутствия на азиатском рынке — в том числе, проект собирается заключить сотрудничество с крупной японской полиграфической компанией Dai Nippon Printing.
Помимо этого, средства будут вложены в исследования и разработки в области машинного обучения для совершенствования инструментов на платформе.