亚瑟宣布获得330万美元种子资金，用于监控机器学习模型的性能

 
机器学习是一个复杂的过程。您建立一个模型，在实验室条件下对其进行测试，然后将其发布到世界各地。之后，您如何监控它对设计工作的跟踪程度?亚瑟(Arthur)希望提供帮助，如今，它已经借助一个新平台从隐身中脱颖而出，可以帮助您监控生产中的机器学习模型。
该公司还宣布已完成330万美元的种子轮融资，该轮融资已于8月结束。
亚瑟(Arthur)首席执行官兼联合创始人亚当·温切尔(Adam Wenchel)说，亚瑟(Arthur)与性能监控平台类似，例如New Relic或DataDog，但是它不是在监视系统，而是在跟踪您的机器学习模型的性能。
“我们是一家AI监控和可解释性公司，这意味着当您将模型投入生产时，我们让您对其进行监控，以了解它们并没有脱离轨道，您可以解释它们在做什么，它们在并不会表现不佳，也不会被完全偏见-模型出错的所有方式，”温切尔解释说。
数据科学家建立了机器学习模型并在实验室中对其进行了测试，但是正如Wenchel所说，当该模型离开实验室的受控环境时，很多事情都会出错，并且很难跟踪。 “模型在实验室中始终表现良好，但是随后您将它们投放到现实世界中，并且性能通常会下降(实际上几乎总是如此)。因此，能够测量和监视人们真正需要的功能，”他说。
有趣的是，AWS上周宣布了一种新的模型监控工具，作为SageMaker Studio的一部分。 IBM还于今年早些时候宣布了针对基于Watson平台的模型的类似工具，但Wenchel表示，由于他的产品与平台无关，因此大公司的参与可能对他的公司有利。他说：“拥有一个中立的第三方来进行监控在堆栈中同样有效，这将非常有价值。”
至于资金，它是由Work-Bench和Index Ventures共同领导的，Homebrew的Hunter Walk，AME Ventures的Jerry Yang以及其他人参与了该项目。
Work-Bench的普通合伙人Jonathan Lehr认为这家公司潜力巨大。 “我们定期与《财富》 1000强公司的ML高管进行交谈，随着他们越来越受到数据驱动，他们最大的担忧之一就是生产中的模型行为。迄今为止，Arthur平台是我们看到的用于AI监控和透明度的最佳解决方案……”他说。
该公司总部位于纽约市，目前有10名员工。它于2018年推出，从那以后一直在认真研究该产品。今天标志着该产品的公开发布。