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

Jerry are o experiență vastă în învățarea automată, sisteme de stocare, servicii online, sisteme distribuite, virtualizare și kernel 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 (MSFT ). De asemenea, a autorizat proiectul open-source Lib Crunch și este un câștigător de trei ori al premiului Microsoft Gold Star. Jerry a absolvit 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 business 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 lor, 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 cel de-al 18-lea cohort de companii accelerate. Cum v-a influențat personal această rezidență și cum gestionați Datatron?

Am învățat multe lucruri de la StartX și 500 Startup, inclusiv cum să prezentăm investitorilor, cum să găsim potrivirea produsului cu piața, cum să gestionăm vânzările și marketingul, despre care nu aveam experiență personală înainte.

Datron este o platformă de gestionare pentru modele de învățare automată, inteligență artificială și știință a datelor. Puteți explica unele dintre funcționalitățile oferite de platforma dvs.?

Produsul nostru are patru module în prezent, Deployare de modele, Monitorizare de modele, Challenger de modele și Guvernanță de modele.

Deployare de modele:

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

Monitorizare de modele:

Luati decizii de afaceri mai bune pentru a salva timpul și banii echipei dvs. Monitorizați performanța modelului și detectați decăderea modelului în timp real.

Guvernanță de modele:

Petreceți mai puțin timp pe validarea modelului, detectarea bias-ului și procesele de audit interne. 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 cu sezonality și tendință, 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 cadrurile 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 limbile lor native – Python, R, Java etc.

Care sunt unele dintre tipurile de industrii care sunt cele mai bine deservite prin utilizarea platformei Datatron?

În esență, 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 cele mai dificile aspecte 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 care utilizează diferite unelte pentru a construi modelele lor și au practici diferite pentru a gestiona modelele lor. Din ce în ce mai multe întreprinderi și-au dat seama că modelul devine un activ și va afecta direct linia lor de sus. A avea o platformă care să poată 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-l împărtășiți despre Datatron?

Am primit multe solicitări de la mari întreprinderi. 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.