Jerry Xu, Co-Fondator & CEO al Datatron – Seria de Interviuri

Jerry are o experiență vastă în învățarea automată, sisteme de stocare, servicii online, sisteme distribuite, virtualizare și nucleu de sistem de operare. El a lucrat la sisteme de înaltă performanță și la scară largă la companii precum: Lyft, Box, Twitter, Zynga și Microsoft. De asemenea, el a autorizat proiectul open-source Lib Crunch și este de trei ori câștigător al premiului Microsoft Gold Star. Jerry și-a completat masteratul în știința computerelor la Universitatea din Shanghai. Ultimul său startup este Datatron.
Datron a început în 2016, după ce ai părăsit Lyft. Cum ai conceput inițial conceptul de afaceri al Datatron?

Când am lucrat la Lyft, am observat că oamenii de știință din domeniul datelor provin din medii diverse, cum ar fi matematica, fizica, bioingineria etc. Este adesea foarte greu pentru ei să înțeleagă partea de inginerie a modului în care funcționează modelele, deși au o bună intuiție despre model și matematică. Acest lucru ne-a motivat să începem Datatron. Nu încercăm să ajutăm oamenii de știință din domeniul datelor să găsească cel mai bun algoritm. Ne implicăm doar după ce algoritmul a fost decis și pentru a face deployarea, monitorizarea și gestionarea modelului mai eficientă.

Datron a fost selectat de 500 Startups pentru a fi inclus în cea de-a 18-a cohortă de companii accelerate. Cum v-a influențat această rezidență personal și cum gestionați Datatron?

Am învățat multe de la StartX și experiențele 500 Startup, care includ cum să faceți prezentări investitorilor, cum să găsiți potrivirea produsului/piață, cum să gestionați vânzările/marketingul, pe care nu le-am avut experiență personală înainte.

Datron este o platformă de gestionare pentru modele ML, AI și știință a datelor. Puteți elabora asupra unor funcționalități oferite de platforma dvs.?

Produsul nostru are patru module în prezent, Deployare Model, Monitorizare Model, Provocarea Modelului și Guvernanța Modelului.

Deployare Model:

Creați și scalați deployarea modelului în doar câteva clicuri. Deployați modele dezvoltate în orice cadru sau limbaj.

Monitorizare Model:

Luați decizii de afaceri mai bune pentru a salva timpul și banii echipei dvs. Monitorizați performanța modelului și detectați decăderea modelului pe măsură ce se întâmplă.

Guvernanța Modelului:

Petroși mai puțin timp pe validarea modelului, detectarea bias-ului și procesele de audit intern. Treceți de la dezvoltarea modelului la auditul intern și la producție mai rapid decât oricând.

Una dintre cazurile de utilizare a Datatron este previziunea cererii, care este importantă pentru întreprinderi care trebuie să planifice și să aloce resurse. Cum se implică învățarea automată în acest proces?

Cererea obișnuită se schimbă atât cu sezonality, cât și cu tendința, ceea ce este o problemă tipică de învățare automată. Modelele de învățare automată, cum ar fi ARIMA, Recurrent Neural Network (RNN) pot învăța din datele istorice pentru a găsi tendința și sezonality și pentru a face previziuni pe baza acestora.

Care sunt cadrul de modele (de exemplu, TensorFlow) pe care le susțineți în prezent?

Susținem majoritatea cadrului de învățare automată popular, cum ar fi sklearn, TensorFlow, H2O, R, SAS etc.

În ce limbi trebuie să fie construite modelele pentru a fi susținute de Datatron?

Susținem modele în limbajele lor native – Python, R, Java etc.

Care sunt tipurile de industrii care sunt cel mai bine deservite prin utilizarea platformei Datatron?

Fundamental, platforma noastră este o soluție orizontală, ceea ce înseamnă că poate fi utilizată de multe industrii diferite. În prezent, încercăm să ne concentrăm pe servicii financiare și telecomunicații.

Care sunt unele dintre aspectele cele mai dificile ale științei datelor cu care se confruntă companiile și de ce Datatron rezolvă aceste probleme pentru ele?

Multe companii au echipe de știință a datelor diferite și aceste echipe utilizează instrumente diferite pentru a construi modelele și au practici diferite pentru a gestiona modelele. Din ce în ce mai mult, întreprinderile realizează că modelul devine un activ și va afecta direct veniturile lor. Având o platformă care poate standardiza practicile de învățare automată în întreaga companie devine critic și necesar. Platforma noastră poate ajuta la rezolvarea acestor probleme.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți despre Datatron?

Am primit mult interes din partea unor întreprinderi mari. În același timp, suntem și în proces de a construi echipa noastră de vânzări și marketing pentru a ajunge la clienții potențiali în mod activ.

Pentru a afla mai multe, vizitați Datatron.