Аясди - Ayasdi

Аясди
Частный
ПромышленностьКорпоративное программное обеспечение
Основан2008
Штаб-квартираМенло-Парк, Калифорния
Ключевые люди
УслугиАналитика больших данных Машинное обучение
Количество работников
65 (2020)
Интернет сайтАясди

Аясди это машинный интеллект компания-разработчик программного обеспечения, которая предлагает программную платформу и приложения для организаций, которые хотят анализировать и создавать прогнозные модели с использованием большое количество данных или высокомерные наборы данных. Организации и правительства развернули программное обеспечение Ayasdi в различных сценариях использования, включая разработку клинических путей для больниц,[1] анти-отмывание денег, обнаружение мошенничества, торговые стратегии, сегментация клиентов, разработка нефтяных и газовых скважин, разработка лекарств, исследование болезней, информационная безопасность, обнаружение аномалий и приложения национальной безопасности.[2][3]

Аясди фокусируется на автоматизированной аналитике без гипотез в большом масштабе.[4] Фактически, система Ayasdi потребляет целевой набор данных, запускает множество различных неконтролируемых и контролируемых машинное обучение алгоритмы на основе данных, автоматически находит и ранжирует наиболее подходящие варианты, а затем применяет анализ топологических данных найти похожие группы среди полученных данных. Он представляет собой конечный анализ в виде карты сходства сети, которая может быть полезна аналитику для дальнейшего изучения группировок и корреляций, обнаруженных системой. Это снижает риск предвзятости, поскольку система беспристрастно выявляет «то, что говорят данные», вместо того, чтобы полагаться на аналитиков или специалистов по обработке данных, вручную запускающих алгоритмы в поддержку ранее существовавших гипотез.[5] Затем Аясди генерирует математические модели, которые используются в прогностических и операционных системах и приложениях.

Организации, использующие Ayasdi, обнаружили, что автоматизированный платформенный подход Ayasdi к машинному интеллекту на два-пять порядков более эффективен, чем существующие подходы к аналитике больших данных, если судить по количеству времени и затрат, необходимых для завершения анализа и построения моделей с использованием большие и сложные наборы данных. Одним из широко распространенных примеров в пятерке крупнейших глобальных системно значимых банков было построение моделей, необходимых для годового Комплексный анализ и обзор капитала Процесс (CCAR) занял 1800 человеко-месяцев с традиционными ручными инструментами анализа больших данных и машинным обучением, а с Ayasdi - 6 человеко-месяцев. Проект во втором глобальном системно значимом банке показал, что Аясди сократил время на построение моделей риска с 3000 человеко-часов до 10 минут.[нужна цитата ]

История и финансирование

Ayasdi была основана в 2008 году Гуннар Карлссон, Гурджит Сингх и Харлан Секстон после 12 лет исследований и разработок в Стэндфордский Университет.[2][3] В Стэнфорде основатели получили $ 1,25 миллиона в DARPA и IARPA гранты на «исследования с высоким риском и высокой отдачей».[2] В 2012 году Аясди получил финансирование серии A во главе с Floodgate Capital и Khosla Ventures за 10,25 миллиона долларов.[6] 16 июля 2013 года Аясди закрыл $ 30,6 млн в рамках серии B финансирования от Институциональные венчурные партнеры, GE Ventures, и Citi Ventures.[7] 25 марта 2015 года Аясди объявил о новом раунде финансирования серии C в размере 55 миллионов долларов, возглавляемом Kleiner Perkins Caufield & Byers, и к ним присоединились четыре текущих инвестора: Institutional Venture Partners, Khosla Ventures, Floodgate Capital, Citi Ventures и два новых инвестора, Centerview Capital Technology и Draper Nexus.[8]

Товар

Ayasdi - это платформа машинного интеллекта. Он включает в себя десятки статистических алгоритмов машинного обучения как с учителем, так и без него и может быть расширен за счет включения любых алгоритмов, необходимых для определенного класса анализа. Платформа полностью автоматизирована и в больших масштабах используется многими глобальными 100 компаниями и правительствами по всему миру. Это особенности Топологический анализ данных в качестве объединяющей аналитической основы, которая автоматически вычисляет группировки и сходство между большими и многомерными наборами данных, генерируя сетевые карты, которые значительно помогают аналитикам понять, как кластеры данных и какие переменные имеют значение. По сравнению с ручным подходом к статистическому анализу и машинному обучению, результаты с Ayasdi обычно достигаются намного быстрее и точнее благодаря автоматизации и масштабируемости, встроенным в платформу. Платформа Ayasdi также разрабатывает математические модели, в том числе прогнозные, на основе результатов анализа. Это позволяет использовать Ayasdi как операционную систему или как часть операционных систем, а не только для анализа.[9]

В 2013, Экономист развернула программное обеспечение для анализа топологических данных Ayasdi, чтобы определить "ценных" игроков английской Премьер-лиги и позволить онлайн-читателям выбирать свои собственные команды для соревнований с чемпионами сезона 2012-2013, "Манчестер Юнайтед".[10]

Ayasdi можно развернуть локально, используя Intel на базе серверов либо в публичной или частной облачной инфраструктуре. Платформа работает на Linux и Hadoop.

Приложения

Аясди также разрабатывает приложения для машинного интеллекта. Одним из примеров является Ayasdi Care, набор облачных приложений для поставщиков медицинских услуг, ориентированных на управление и улучшение результатов лечения пациентов путем определения более эффективных стратегий лечения для врачей и больниц.[11] Например, клиническая вариация Ayasdi, одно из приложений в Ayasdi Care, автоматически обнаруживает идеальные пути лечения для медицинских процедур на основе анализа исторических данных о пациентах, счетов и страховых требований.[12]

Пользователи и отрасли

В число клиентов Ayasdi входят многие крупные предприятия, медицинские исследовательские институты и правительства в различных отраслях, включая здравоохранение, финансовые услуги, нефть и газ, безопасность, науки о жизни и государственный сектор.[13][14]

Рекомендации

  1. ^ "Intermountain внедрит программное обеспечение для управления клиническими вариациями от Ayasdi". Новости здравоохранения. 2 марта 2016 г.. Получено 2 марта, 2016.
  2. ^ а б c «Аясди: стартап в области больших данных с долгой историей». Нью-Йорк Таймс. 16 января 2013 г.. Получено 5 марта, 2013.
  3. ^ а б «Лекарство от рака? Этот стартап« больших данных »утверждает, что может помочь». Venturebeat. 16 января 2013 г.. Получено 5 марта, 2013.
  4. ^ «Понимание того, что может стать серьезным препятствием для больших данных». Датанами. 1 февраля 2016 г.. Получено 1 февраля, 2016.
  5. ^ «Как« мешающая переменная »превратилась в потенциального спасателя». Датанами. 4 января 2016 г.. Получено 4 января, 2016.
  6. ^ «Сделки с венчурным капиталом». CNNMoney. 16 января 2013 г. Архивировано с оригинал на 2013-03-12. Получено 5 марта, 2013.
  7. ^ «Новости и события - Аясди». Ayasdi.com. Получено 3 июля, 2017.
  8. ^ «Новости и события - Аясди». Ayasdi.com. Получено 3 июля, 2017.
  9. ^ Эрин Бери (16 января 2013 г.). «BetaKit» Аясди выходит из невидимости с 10,25 млн долларов на ответы на вопросы о неизвестных данных ». Бетакит. Архивировано из оригинал на 2013-03-08. Получено 3 июля, 2017.
  10. ^ «Менеджер по фэнтези-футболу». Экономист. 2013-08-16. ISSN  0013-0613. Получено 2019-02-26.
  11. ^ «Аясди использует анализ топологических данных, чтобы найти наилучшие пути лечения». ПоискЗдоровьеIT. Получено 2019-02-26.
  12. ^ «Машинный интеллект продвигает индивидуальный анализ данных в системы здравоохранения». Современное Здравоохранение. Получено 2019-02-26.
  13. ^ «При поддержке DARPA компания Ayasdi запускает проект с 10 миллионами долларов от Khosla, Floodgate, чтобы раскрыть скрытую ценность больших данных». Techcrunch. 16 января 2013 г.. Получено 5 марта, 2013.
  14. ^ «Извлечение информации из формы сложных данных с использованием топологии». Природа. 13 сентября 2012 г.. Получено 1 апреля, 2013.

внешняя ссылка