Компания в сфере машинного обучения Kolena объявила о закрытии раунда финансирования серии B на 15 миллионов долларов, который возглавила венчурная компания Lobby Capital, при участии SignalFire и Bloomberg Beta. Этот раунд довёл общий объём финансирования Kolena до 21 миллиона долларов. Средства будут направлены на развитие команды R&D и бизнеса.

Kolena — это платформа для тестирования моделей машинного обучения, которая позволяет ML-командам тщательно проверять поведение своих моделей. С помощью Kolena команды могут выявлять и отслеживать сценарии отказов, помогая инженерам, коммерческим специалистам и клиентам лучше понимать производительность моделей и находить пробелы. Kolena была основана в 2021 году и базируется в Сан-Франциско, Калифорния.

Впечатляющие возможности тестирования Kolena

Kolena была основана в 2021 году Мохамедом Эльгенди и другими сооснователями с целью создать систему контроля качества моделей, предлагающую модульное и сквозное тестирование для ИИ-моделей. Платформа Kolena выявляет пробелы в покрытии тестовых данных моделей, а также включает возможности управления рисками для отслеживания потенциальных рисков, связанных с развёртыванием систем ИИ.

Kolena позволяет пользователям настраивать тестовые сценарии, оценивать производительность моделей и сравнивать её с другими моделями, чтобы понять, почему модель показывает недостаточно хорошие результаты. Вместо простого анализа показателей точности Kolena может тестировать конкретные сценарии обработки ИИ-продуктов, обеспечивая более полную валидацию моделей.

Согласно одному исследованию, ИИ-инженеры уделяют анализу и разработке моделей лишь 20 % своего времени, остальное время уходит на сбор и очистку данных для обучения моделей. Другой отчёт показал, что из-за сложности создания точных и эффективных моделей лишь около 54 % моделей в итоге переходят из пилотной стадии в промышленную эксплуатацию.

Однако существуют и другие игроки, создающие инструменты для тестирования, мониторинга и валидации моделей. Помимо признанных гигантов, таких как Amazon, Google и Microsoft, множество стартапов экспериментируют с новыми способами измерения точности моделей до и после их запуска в производство.

Конфиденциальность клиентов — приоритет

По словам сооснователя Kolena, платформа хранит только результаты тестирования моделей, а данные и сами модели клиентов не загружаются, что помогает защищать конфиденциальность. Kolena стремится стать одной из немногих платформ, дающих клиентам полный контроль над элементами тестирования моделей. По мере дальнейшего роста корпоративных ИИ-приложений потребность в тестировании и проверке производительности моделей становится всё более важной.

Благодаря своей уникальной системе контроля качества моделей Kolena намерена предоставлять ИИ-командам решения для сквозной оценки моделей, снижая риск сбоев или ошибочных результатов систем ИИ и повышая общее качество корпоративных ИИ-приложений.