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彗星公司標誌

彗星

comet.com

成立一年

2017年

階段

B係列 |活著

總了

70.17美元

最後提出了

50美元 | 1年之前

關於彗星

彗星提供了一個自托管和雲meta-machine學習平台允許數據科學家和團隊跟蹤、比較、解釋,並優化實驗和模型。彗星成立於2017年,總部設在紐約,紐約。

總部的位置

公園大街228號15549套房

紐約,紐約,10003年,

美國

缺失:彗星產品演示和案例研究

促進你的產品提供技術買家。

達到1000年代的買家使用CB的見解來確定供應商,演示產品,188bet游戏做出購買決定。

esp包含彗星

ESP矩陣利用數據和分析識別和了解排名領先的公司在一個給定的技術格局。

執行力量➡ 市場力量➡ 領袖 高飛的人 佼佼者 挑戰者號
新興科技/人工智能

實驗跟蹤供應商創建平台,促進合作,使團隊能夠自動跟蹤,記錄和比較成千上萬迭代ML實驗。利用這些平台,團隊能夠記錄訓練數據,更改源代碼,和模型參數以及跟蹤所有ML-related元數據。一些廠商主要側重於數據版本控製…

彗星命名為高飛在6其他公司,包括海王星實驗室,迭代,重量和偏見

缺失:彗星產品&微分器

不要讓你的產品被跳過。買家使用我們的供應商排名名單公司和驅動(rfp)請求建議。

研究包含彗星

獲得CB的數據驅動的專家分析見解信息部。188bet游戏

188bet游戏情報分析家提到彗星CB見解3 188bet游戏CB見解研究簡報,最近在2023年3月1日

專家集合包含彗星

專家集合是analyst-curated列表,突出了公司你需要知道的最重要的技術空間。

彗星是包含在1專家收集,包括人工智能

一個

人工智能

10110件

這個集合包括創業賣AI SaaS,使用人工智能算法開發自己的核心產品,這些發展中硬件支持人工智能工作負載。

最新的彗星新聞

彗星宣布第二次年度調查毫升狀態的結果

2023年2月24日

2023年2月24日,超過四分之一的ML從業者認為,偏見永遠不會真正根除從人工智能產品近三分之一的ML實踐者相信創新會減緩由於當前的經濟氣候彗星,機器學習的主要MLOps平台提供商(ML)團隊從啟動到企業,今天宣布其第二次年度調查的結果狀態的毫升。MLOps行業的所有新的狀態報告| 2023年機器學習醫生的調查,其中包括從503毫升從業人員反應,揭示了影響采用ML的幾個重要問題,以及項目和倡議的成功。“我們的最新調查之際,ML從業者麵臨新的現實,有自己的獨特的挑戰,”吉迪恩遺傳學家說,首席執行官和共同創始人的彗星。“組織可能收緊預算在經濟不穩定時期,但由於領導人認識到毫升解鎖的潛力不可思議的商業價值,可能會有推動毫升從業者迅速解決更複雜的問題。這可能包括解決偏見或堅持新的AI權利法案,這使得毫升命令式從業者和組織的ML的成功項目,有合適的工具。”在今年的報告中出現的關鍵主題是:AI權利法案,偏見,和業務挑戰在緊縮預算。AI權利法案,美國白宮科技政策辦公室(WHOSTP)發表的最近的藍圖”AI權利法案”,製定了五項原則應該指導設計、使用和部署的自動化係統。政府如何文檔提供了一個框架,技術公司,和公民可以一起工作以確保更負責任的人工智能。的反應在ML社區:近四分之三(73%)的ML從業者同意AI權利法案應該受法律強製與選擇。大約在5(39%)認為AI權利法案將影響他們的ML部署和開發方法通過減緩這個過程。同樣,37%的人認為AI權利法案將使ML部署和開發過程更加困難。超過三分之一(35%)認為這將使這個過程更加昂貴。 On a positive note, almost 2 in 5 (38%) believe the AI Bill of Rights will make the ML deployment and development process safer, and a similar percentage (37%) think it will reduce the possibility of privacy violations. Over a third (35%) think the AI Bill of Rights will reduce the frequency of unsafe or ineffective ML systems. Bias in AI Products In fact, one of the reasons the WHOSTP created the initial Blueprint for the “AI Bill of Rights” was due to the prominence of bias in AI products. Bias has been one of the leading topics related to AI in recent years. Some view bias as overhyped, with ML practitioners capable of implementing best practices to mitigate it, while others think it is a problem that will continue to plague AI systems. The latest survey reveals how ML practitioners are approaching bias. Over a quarter (27%) of ML practitioners surveyed believe that bias will never truly be removed from AI-enabled products. Of organizations surveyed, almost 2 in 5 (38%) have a designated point of contact or support team that is looking out for bias when planning the design and/or launch of an AI-enabled product. A third (33%) of respondents think reducing the risk of bias occurring is one of the main benefits of Explainable A.I, which might indicate this could be a solution (though not without its own challenges). Additional ML Challenges The state of the economy clearly weighed on respondents’ minds as they considered its impact on their business and how that could trickle down to affect investments in ML. They also identified other areas of stress or challenges they anticipate facing in 2023. All (100%) machine learning practitioners surveyed said the economic situation will impact their business. The most common way, according to respondents, will be redundancies in the tech team (40%), followed by an impact on budgets (37%) and a hiring freeze (36%). Almost a third (32%) say innovation will slow as a result. Over the next year, ML practitioners surveyed anticipate the biggest to be sustainability (41%), followed by retention (39%), hiring staff with correct institutional knowledge (36%) and Explainable A.I (36%). The complete survey can be found here. State of MLOps Industry Report | 2023 Machine Learning Practitioner Survey Methodology The research was conducted by Censuswide with 503 US 18+ (Machine Learning Practitioners) between 20.12.22 – 29.12.22. Censuswide abide by and employ members of the Market Research Society which is based on the ESOMAR principles and are members of The British Polling Council. previous post

彗星常見問題(FAQ)

  • 彗星是何時成立的?

    彗星成立於2017年。

  • 彗星的總部在哪裏?

    彗星的總部位於公園大街228號,紐約。

  • 彗星的最新一輪融資是什麼?

    彗星的最新一輪融資係列B。

  • 彗星籌集了多少錢?

    彗星籌集了總計70.17美元。

  • 彗星的投資者是誰?

    彗星的投資者包括三部曲Equity Partners,兩個σ企業,規模Venture Partners, OpenView Venture Partners,薪水保護項目和7。

  • 彗星的競爭對手是誰?

    彗星的競爭對手包括海王星實驗室和3。

將自身的彗星與競爭對手比較

重量和偏見的標誌
重量和偏見

重量和偏見提供了開發商第一MLOps平台,提供了機器學習的性能可視化工具。重量和偏見客戶開發人員。重量和偏見成立於2017年,總部設在舊金山,加利福尼亞。

MLflow標誌
MLflow

MLflow是一個開源的平台來管理毫升生命周期,包括實驗,再現性,部署和中央注冊中心模型。

迭代

迭代為數據提供了DVC.org作為開放源碼工具和模型ML版本控製項目。

N
海王星實驗室

海王星是一個平台構建的數據科學家讓機器學習模型開發快速、可靠。與海王星數據科學家們可以輕鬆地監視,他們的實驗和結果比較、跟蹤和繁殖。海王星成立於2017年,位於帕洛阿爾托,加州。

D
Domino數據實驗室

Domino是一個工作台,它加速了整個生命周期分析,從早期的探索性工作部署模型,允許用戶跟蹤和分享工作。它的工作原理與工具和語言已經使用,包括R, Python,茱莉亞和更多。Domino數據實驗室成立於2013年,總部設在舊金山,加利福尼亞。

Valohai標誌
Valohai

Valohai是一個SaaS平台,允許跨國公司加速機器學習模型開發和規模部署。可伸縮的解決方案允許公司運行多個並行機器學習思想的變化,讓開發人員自由地專注於推動他們的研究以最小空閑時間的界限。的平台,不需要設置,這意味著公司可以立即開始構建大規模毫升模型,設計用於同行審查和開源協作。Valohai係統可以跟蹤更改,建立可再生的算法,並確保團隊組成的變化不影響實驗進程。

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