Лучшие стартапы в области Data Science

Согласно отчету PwC /CB Insights MoneyTree, компании, связанные с Искусственным Интеллектом и Data Science, привлекли в 2018 году на 72% больше средств, чем в 2017 году.

На сегодняшний день уже 8 705 стартапов и компаний, перечисленных в Crunchbase (платформа для поиска деловой информации о частных и публичных компаниях) используют Машинное Обучение и анализ данных в создании приложений, продуктов и услуг.

Это свидетельствует о том, что сегодня создание IT-технологий, основанных на Machine Learning, Data Science и Искусственном Интеллекте - это развивающийся рынок, который в ближайшие несколько лет охватит миллионы пользователей. Причем разработки ведутся не только в сферах бизнеса, маркетинга, финансов, но и в здравоохранении, моде, недвижимости, сельском хозяйстве и других областях повседневной жизни.

Мы провели небольшое исследование, чтобы найти самые интересные стартапы в области Data Science и Машинного Обучения за 2019 год. Вот 10 новых проектов, на которые стоит обратить внимание.

Zendrive

Zendrive разработала новейшую технологическую платформу, которая использует данные с датчиков, установленных в мобильном телефоне, для повышения безопасности всех участников дорожного движения.

Программа анализирует поведения водителей для прогнозирования дорожных рисков и уменьшения количества столкновений. Компания создала первое в своем роде технологическое приложение для предприятий автопарка, автомобильных компаний, страховых фирм и потребителей, чтобы обеспечить полное представление о поведении на дороге, а также безопасное и надежное вождение.

Их мобильный SDK (набор средств разработки для программного обеспечения) продукт обнаруживает и анализирует такие особенности вождения, как резкое торможение, быстрое ускорение, превышение скорости, резкие повороты и даже рискованное использование телефона. Затем их алгоритмы используют эти данные для расчета показателя безопасности для водителя.

Благодаря доступу к базе, содержащей данные о поведении на дорогах общей протяженностью более 160 миллиардов миль, алгоритмы Zendrive предсказывают риск столкновения в шесть раз точнее, чем ведущие в отрасли модели. Кроме того, их решение полностью ориентировано на смартфон и не требует дополнительного аппаратного обеспечения. Это экономит ресурсы на развертывание и дальнейшее обслуживание.

Spoonshot

Spoonshot (ранее известная как dishq) была основана с целью создания персонализированного приложения для поиска продуктов. Spoonshot была сосредоточена на том, чтобы перейти от оценок и обзоров на более визуальное и эмоционально ориентированное принятие решений.

Методология стартапа направлена на оценку инновационных возможностей будущего продукта путем анализа предпочтений потребителя и возможных пищевых тенденций. Такие исследования дают лицам, принимающим решения о запуске новой продуктовой линейки, уверенность в том, что новинка будет пользоваться успехом.

Программа использует большой набор открытых структурированных наборов данных, связывая их с помощью Машинного Обучения. С помощью получившихся хранилищ знаний Spoonshot, в конечном итоге, копирует человеческие познания в области пищи.

Siren

Siren - это исследовательская интеллектуальная платформа, которая использует унифицированную модель данных, известную как онтология (описание множества объектов и связей между ними), для представления подробных отношений между сущностями. Например, программа может быть полезной для правоохранительных органов, сузив поиск автомобиля подозреваемого. Транспортное средство обычно находят по цвету и марке, но не всегда эти параметры известны. В таких случаях возможности Siren позволяют следователям использовать другие наборы данных и находить конкретное транспортное средство, принадлежащее подозреваемым в определенной возрастной группе, чей мобильный телефон находился в этом районе в определенный день в нужное время.

Большим плюс Siren является то, что она проста в развертывании.

Siren Investigate может предоставлять реляционный анализ в реальном времени по индексам и по внешним неэластичным системам поиска (SQL, API REST и так далее) .

Кроме того, на каждом этапе реляционной навигации Siren Investigate может визуализировать и детализировать промежуточные результаты, используя различные инструменты - от полнотекстового поиска до BI и анализа ссылок.

HEALTH [at] SCALE

HEALTH [at] SCALE Technologies было основано ведущей группой факультетов машинного обучения и клинических исследований, имеющей тесные связи с MIT, Стэнфордом, Гарвардом и Мичиганом. Миссия компании состоит в том, чтобы трансформировать здравоохранение с помощью точной медицины и точной доставки, то есть используя технологии, которые подбирают правильное лечение для пациентов от «правильных поставщиков», когда это необходимо (то есть предлагают пациентам врачей, клиники, лекарства, удовлетворяющие всем его требованиям и особенностям)

HEALTH [at] SCALE обеспечивает улучшения результатов, доступа и удовлетворенности в сфере здравоохранения, а также способствует сокращению затрат. Благодаря собственным и запатентованным технологиям Искусственного Интеллекта и Машинного Обучения, которые могут быть развернуты как облачные и локальные приложения, решающие все вопросы медицинской помощи. Программная поддержка отвечает на некоторые наиболее важные вопросы, такие как: «Как правильно действовать после оказания неотложной помощи, чтобы уменьшить вероятность повторных госпитализаций?» или «Каков риск того, что пациент будет посещать отделение неотложной помощи в течение следующих 6 месяцев, и как можно снизить этот риск?»

HEALTH [at] SCALE уже помогло десяткам миллионов пациентов, и разработчики продолжают развивать свою программную платформу и модели использования.

Jovian

Платформа для ученых, занимающихся данными, для отслеживания и воспроизведения экспериментов по Машинному Обучению; совместной работы с товарищами по команде и автоматизации повторяющихся задач.

Jovianx создает инструменты, рабочие процессы и стек совместной работы для Искусственного Интеллекта (AI) и Машинного Обучения (ML). Что касается стартапа, платформа не зависит от языка и инфраструктуры, ее легко опробовать, и она отслеживает всё (наборы данных, исходный код, гиперпараметры, обученные модели и так далее) в простой, но мощной онлайн-среде.

Используя платформу, команды могут также обсуждать и сотрудничать в своей работе; создавать конвейеры для автоматизации анализа и оценки моделей.

В дальнейшем Jovianx стремится стать де-факто инструментом сообщества ученых, занимающихся анализом и обработкой данных, для совместного использования и работы над проектами, связанными с наукой о данных, в режиме онлайн.

Отличительной чертой Jovianx является то, что его действительно легко начать использовать: он работает на любом языке, в любой среде, а также имеет отличную поддержку Jupyter Notebook, популярной IDE (интегрированной среды разработки) для науки о данных.

Стартап ориентирован на глобальную аудиторию ученых, инженеров Машинного Обучения и исследователей Искусственного Интеллекта.

Eightfold.ai

Платформа Eightfold Talent Intelligence Platform, созданная на основе Искусственного Интеллекта позволяет работодателям и HR чувствовать себя уверенней в вопросах найма сотрудников. Технология объединяет анализ общедоступных данных, внутренние хранилища информации, системы управления человеческими ресурсами (HRM), создавая онтологии на основе критериев успеха конкретной организации. Каждая онтология настраивается для дальнейших запросов с помощью интуитивно понятного пользовательского интерфейса Eightfold. Платформа обеспечивает единый источник действий для всех людей в бизнесе: потребностей работодателя, текущих и прошлых кандидатов, сотрудников и выпускников.

Eightfold использует глубокое обучение, персонализацию, оптимизацию и алгоритмы равных возможностей:

• Технология глубокого обучения использует информацию из более чем 100 миллионов профилей талантов, предоставляя высокоточные рекомендации рекрутерам, менеджерам по найму и кандидатам.
• Персонализированный подход намного быстрее, точнее и прозрачнее в отношении квалификации и требований к работе, а также побуждает подходящих кандидатов подавать заявки.
• Использование алгоритмов равных возможностей и других передовых практик обеспечивает беспристрастность каждой рекомендации.

Следуя принципу объяснимого Искусственного Интеллекта, Eightfold показывает, чем мотивирован выбор того или иного кандидата и что лежит в основе рекомендаций. Это позволяет работодателю быть уверенным в принимаемых решениях.

People.ai

People.ai один из самых креативных и проницательных стартапов в области управления доходами. Он помогает командам по продажам, отделам маркетинга и подразделениям по работе с клиентами раскрыть все возможности получения дохода от каждого клиента. Система фиксирует все контакты с клиентами и их деятельность. Затем агрегированные данные анализируются с использованием Искусственного Интеллекта и Машинного Обучения. Это блестящая идея использовать Data Science для решения одной из самых больших задач CRM: принятия более качественных решений о продажах. People.ai также создали свою собственную аналитику эффективности продаж и персонализированный коучинг.

Terramonitor

Terramonitor является самой динамичной, всеобъемлющей и бесплатной платформой для картирования и анализа в мире, которая состоит из более чем 100 миллионов изображений. Terramonitor дает профессионалам возможность анализировать, создавать и систематизировать географическую информацию для реализации практических идей.

Система использет новейшие спутниковые данные, Искусственный Интеллект и Машинное Обучение. Стартап разработал инновационный подход к объединению спутниковых данных, автоматическому сканированию изображений и слиянию информации из нескольких источников. Благодаря своему уникальному подходу, Terramonitor может быстро анализировать широкие географические регионы с точки зрения сельского хозяйства, инфраструктуры, окружающей среды и лесного хозяйства.

SESAMm

SESAMm - это инновационный стартап, конкурирующий в финтех-индустрии, специализирующийся на Data Science и Искусственном Интеллекте для управления активами. Компания аггрегирует аналитические и инвестиционные сигналы из 250 000 источников текстовых данных по всему миру; анализирует миллиарды новостных статей, социальных сетей, блогов и сообщений на форумах. Сервис использует обработку естественного языка и анализ тональности текста, чтобы помочь предсказать движение финансовых рынков. Стартап превращает Big Data в интеллектуальные данные, которые обеспечат конкурентное преимущество их клиентам, с помощью алгоритмов NLP (Neuro-Linguistic Programming

— нейролингвистическое программирование) и моделей Machine Learning. Компания работает по всему миру в Северной Америке, по всей Европе и Азии.

Decibel Insight

Платформа показывает, как именно пользователи ведут себя на веб-сайтах и в приложениях, что упрощает количественную оценку и улучшение качества обслуживания. Технология Decibel основана на гибком, быстром, открытом API (программный интерфейс приложения), который позволяет извлекать и передавать полученные данные для последующего внутреннего моделирования командой Data Scientists.

Децибел фиксирует каждый момент взаимодействия в течение сеанса - от движений мыши, зависаний и касаний до прокрутки, поворотов и зажимов устройства - связывая всю качественную пользовательскую активность с основным контекстом страницы. Эти поведенческие данные обрабатываются в интеллектуальные метрики опыта, основанные на категориях, включая расстояние, скорость, движение, фокус и колебания. Так раскрывается цифровой язык тела каждого пользователя.

Алгоритмы Decibel автоматически предупреждают команду о конкретных действиях пользователей, которые указывают на душевное состояние посетителя - разочарование, вовлеченность или растерянность, а также на удобство использования веб-сайта или приложения.

Перечисленные выше стартапы – не единственные cutting-edge разработки в области Data Science и Искусственного Интеллекта. Однако, их направленность на решение повседневных проблем пользователей не позволяет не обратить на них внимание.

Data Science Academy https://clck.ru/Jair4

Источник: m.vk.com

Комментарии: