人工智能初创公司Diveplane完成2500万美元A轮融资，进一步开发其MLOps平台-600学习网

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“IDC预测，到2024年，60%的企业将使用MLOp来实现其机器学习工作流。”

作者：Claire编辑：tuya

制作：金融涂鸦(ID:caijingtuya)

9月12日，Diveplane宣布已完成2500万美元的A轮融资。这轮融资由Shield Capital牵头，Calibrate Ventures.L3 Harris Technologies和Sigma Defense参与。作为协议的一部分，Shield Capital的执行合伙人Philip Bilden将加入Diveplane的董事会。

Diveplane成立于2018年，致力于通过可培训.可解释和可审计的人工智能工具，帮助企业和政府组织更好地理解和利用其数据的力量。Diveplane的创始人是Michael Capps博士和Chris Hazard博士。Capps是Epic Games的前总裁。Hazard多年来一直为美国军方开发人工智能和游戏项目。

Diveplane的产品包括隐私增强技术GEMINAI.检测并快速纠正数据异常的技术SONAR和市场趋势预测模块ALLUVION。

Diveplane属于人工智能初创公司的MLOps类别，即机器学习开发和运行维护，旨在为组织提供工具，在生产中部署和维护机器学习模型。例如，该公司的GEMINA产品创建了匿名.统计上相似的”双胞胎”数据集，以假想的隐私保护方式训练人工智能系统。同时，Diveplane的SONAR服务对数据和人工智能系统进行定期分析，以确保系统不会偏离轨道。

MLOps在提高人工智能或机器学习的发展速度方面发挥着关键作用。根据IDC数据，部署人工智能或机器学习解决方案平均需要9个月以上。MLOps可以将此过程缩短到几周甚至几天。IDC预测，到2024年，60%的企业将使用MLOp来实现其机器学习工作流。

Capps表示，Diveplane的技术适用于杂乱数据.稀疏数据和小数据集。此外，可编辑姓是Diveplane的一个重要优势。”这些都是可编辑的，因此当您需要更多或不同的数据或发现需要删除的坏数据时，您可以动态更改它，而无需从头开始。如果预测看起来不正确，您可以准确地跟踪哪些训练数据影响了预测。此外，它在模型的整个生命周期中都是可审核的，因此您可以回滚到系统状态，重新创建类别然后它提取了完整的解释。”

在合成数据方面，Diveplane与MostlyAI.Gretel和Hazy等初创企业展开竞争。在更广泛的MLOps领域，其竞争对手包括亚利桑那州.Tecton和Weights&Biases。其中，亚利桑那州于9月8日刚刚完成了3800万美元的B轮融资。

防御设备是Diveplane的主要客户方向之一。创始人卡普斯曾在海军研究生院任教，而哈扎德曾在国防部工作。Capps声称Diveplane的技术在政府机构中有着悠久的历史，包括美国运输司令部。

医疗保健是Diveplane的下一个方向。Capps表示：”疫情给我们带来了一些不利因素。我们正在积极向医疗和保健企业销售产品。现在我们看到了支出的增加和数据隐私的广泛推广……对我们这样的公司来说，监管无疑是一个有利的趋势，因为规则往往侧重于隐私.透明度和责任。”

最近，Diveplane还与西班牙最大的保险公司Mutua Madridña达成了交易。

Diveplane在Gartner的2022年数据安全Hype周期中被评为样本供应商。”Diveplane的独特定位是通过提供整体人工智能平台为客户提供一站式服务。”Gartner估计，仅2022年人工智能软件市场就将达到620亿美元，2027年前将继续以30%以上的速度增长。

这篇文章最初是由官方账户《财经图亚》(ID:Caijingtuya)撰写的。如果您需要重印，请联系图亚君。