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Datatron 共同創設者兼 CEO、Jerry Xu – インタビュー シリーズ
Jerry は、機械学習、ストレージ システム、オンライン サービス、分散システム、仮想化、OS カーネルに関して豊富な経験を持っています。彼は、Lyft、Box、Twitter、Zynga、Microsoft などの企業で高性能の大規模システムに取り組んできました。彼はオープンソース プロジェクト Lib Crunch の作者でもあり、Microsoft Gold Star Award を 3 回受賞しています。ジェリーは上海大学でコンピューター サイエンスの修士号を取得しました。彼の最近のスタートアップは、 データトロン.
Datatron は、Lyft を辞めた後の 2016 年に始まりました。 最初にDatatronのビジネスコンセプトをどのように思いついたのですか?
Lyft で働いていたとき、データ サイエンティストは通常、数学、物理学、生物工学などのさまざまなバックグラウンドを持っていることに気づきました。データ サイエンティストは、データ サイエンティストの直感は優れていても、モデルがどのように機能するかというエンジニアリングの部分を理解するのが非常に難しいことがよくあります。モデルと数学。 それが私たちが Datatron を始める動機になりました。 私たちは、データ サイエンティストが最適なアルゴリズムを見つけるのを支援しようとしているわけではありません。 アルゴリズムが決定され、モデルの展開、監視、管理がより効率的になった後に初めて問題が解決します。
Datatron は、500 Startups によってアクセラレーター企業の 18 番目のコホートに選ばれました。 この滞在はあなたに個人的にどのような影響を与えましたか?また、Datatron をどのように管理しましたか?
私たちは StartX と 500 Startup の経験から多くのことを学びました。これには、投資家への売り込み方、製品/市場適合性の見つけ方、これまで個人的に経験のなかった販売/マーケティングの実行方法などが含まれます。
Datatron は、ML、AI、データ サイエンス モデルの管理プラットフォームです。 貴社のプラットフォームが提供する機能について詳しく教えていただけますか?
当社の製品には現在、モデル デプロイメント、モデル マイナリング、モデル チャレンジャー、モデル ガバナンスの XNUMX つのモジュールがあります。
モデル展開:
数回クリックするだけでモデルのデプロイメントを作成し、スケールします。 任意のフレームワークまたは言語で開発されたモデルをデプロイします。
モデル監視:
より適切なビジネス上の意思決定を行い、チームの時間とコストを節約します。 モデルのパフォーマンスを監視し、発生するモデルの減衰を検出します。
モデルガバナンス:
モデルの検証、バイアス検出、内部監査プロセスに費やす時間を短縮します。 モデル開発から内部監査、そして実稼働まで、これまでよりも迅速に移行できます。
Datatron の使用例の XNUMX つは、リソースを計画して割り当てる必要がある企業にとって重要な需要予測です。 機械学習はこれにどのように関与するのでしょうか?
通常、需要は季節性と傾向の両方によって変化しますが、これは典型的な機械学習の問題です。 ARIMA のような機械学習モデル、 リカレントニューラルネットワーク（RNN） 過去のデータから学習して傾向と季節性を自動的に見つけ、それに基づいて予測を行うことができます。
現在どのフレームワーク モデル (TensorFlow など) をサポートしていますか?
sklearn、TensorFlow、H2O、R、SAS などの一般的な機械学習フレームワークのほとんどをサポートしています。
Datatron でサポートするには、どの言語をモデルに組み込む必要がありますか?
私たちは、Python、R、Java などの母国語でモデルをサポートしています。
Datatron プラットフォームを使用することで最も効果的なサービスを提供できるのはどのような業界ですか?
基本的に当社のプラットフォームは水平ソリューションであり、さまざまな業界で使用できることを意味します。 現時点では、金融サービスと通信に注力しようとしています。
企業が直面するデータ サイエンスの最も困難な側面は何ですか? Datatron がこれを解決できるのはなぜですか?
多くの企業にはすでにさまざまなデータ サイエンス チームがあり、それらのチームはモデルを構築するためにさまざまなツールを使用し、モデルを管理するためにさまざまな実践を行っています。 ますます多くの企業が、モデルが資産になりつつあり、収益に直接影響を与えることを認識しています。 企業全体で機械学習の実践を標準化できるプラットフォームを用意することは非常に重要であり、必要となります。 私たちのプラットフォームはそれらの問題の解決に役立ちます。
Datatron について他に共有したいことはありますか?
大企業から多くのインバウンドの関心を集めています。 同時に、潜在的な顧客に積極的にアプローチできるよう、営業およびマーケティング チームも強化しています。
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