{"id":14275,"url":"\/distributions\/14275\/click?bit=1&hash=bccbaeb320d3784aa2d1badbee38ca8d11406e8938daaca7e74be177682eb28b","title":"\u041d\u0430 \u0447\u0451\u043c \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"f72066c6-8459-501b-aea6-770cd3ac60a6"}

Бывшие сотрудницы «Яндекса» запустили сервис для аналитики моделей машинного обучения и прошли в Y Combinator Статьи редакции

Стартап привлёк $125 тысяч.

В рамках сделки Y Combinator получил 7% компании за $125 тысяч, сообщила vc.ru соосновательница стартапа Елена Самуйлова.

Это стандартные условия у венчурного фонда, который работает в формате бизнес-инкубатора для небольших компаний в сфере ИТ. Через Y Combinator прошло более тысячи стартапов, среди которых — Airbnb, Dropbox и Stripe.

По словам Елены Самуйловой, основная ценность сделки — доступ к специалистам и экспертам из других компаний, инвесторам и «очень важный сигнал рынку», так как отбор в акселератор проходит через высокую конкуренцию.

Evidently — это библиотека с открытым исходным кодом, которую могут использовать аналитики и разработчики, создающие модели машинного обучения. Как рассказали vc.ru в стартапе, инструмент не создаёт модель для анализа, а оценивает и отслеживает качество созданных на основе доступных данных моделей.

По словам Самуйловой, при использовании прогнозов моделей машинного обучения, нужен инструмент, показывающий, насколько данным можно доверять. Таким инструментом будет Evidently. Сейчас проект находится на ранней стадии разработки, команда планирует создать полноценную платформу для мониторинга.

Для отдельных пользователей и небольших команд инструмент будет бесплатным, но компания планирует зарабатывать на облачной версии платформы для команд, которые не хотят запускать её самостоятельно. Также компания рассматривает вариант создания продукта по open core модели и сделать платными некоторые функции для больших компаний — например, расширенные настройки доступа, безопасность и аудит логов.

Стартап запустили в 2020 году Елена Самуйлова и Эмели Драль, которые до этого работали в Yandex Data Factory. В декабре 2020 года они выпустили первую версию библиотеки.

Evidently Product Hunt
Evidently Product Hunt
0
57 комментариев
Написать комментарий...
Artem Bondar

Молодцы и удачи от души, но вообще непонятно, как на этом вообще можно зарабатывать? Если норм МЛ команда, которая по этим метрикам сможет адекватные выводы сделать, то они и сами такую штуку себе соберут за спринт. Более того проблема больше не в визуализации и анализе, а в сборе и хранении телеметрии с инференс сервисов.

Ответить
Развернуть ветку
Vitaly

Я думаю здесь ценность будет как раз в продаже экспертизы для компаний побольше и помощь в адекватной интерпретации.
Норм МЛ команда пока оч сложно построить, да и когда разработчики постоянно меняют фокус качество начинает сильно проседать.

Ответить
Развернуть ветку
54 комментария
Раскрывать всегда