显然，面向数据分析师的无代码初创公司 AI 将其种子轮融资增加至 470 万美元

NirmanDave的两家创业公司截然不同，但都具有DIY精神。第一个名为CircuiTricks并在他高中毕业后的间隔年创立，创建了教学生电子和物理知识的工具包。现在Dave是BeyondAI的首席执行官，这是一个无代码AI/ML平台，可以让没有技术背景的人构建和训练机器学习模型。这家总部位于伯克利的公司进行了种子轮融资，使该轮融资总额从两个月前宣布的360万美元增至470万美元。此次延期由深度科技投资公司东京大学EdgeCapitalPartners(UTEC)牵头，TrailMixVentures和B-Capital参与其中。

UTEC负责人KiranMysore告诉TechCrunch，他在帮助一位没有AI/ML或编码背景的朋友构建机器学习模型的同时，在ProductHunt上发现了明显的AI。在使用了显然人工智能并将其与其他AutoML产品进行基准测试后，迈索尔印象深刻，他联系了这家初创公司并领导了这轮投资。

在过去的一年中，没有代码/低代码初创公司获得了大量关注和资金。一些值得注意的例子是Noogata和Abacus。戴夫说，显然人工智能的利基市场是没有数据科学团队的中端市场企业，或者拥有数据分析知识但不是程序员的人。

显然，人工智能使用名为“Edge-SharpAutoML”的专有技术来构建和训练根据客户需求定制的机器学习模型，并且可以集成到他们现有的云服务和数据库中。它专注于营销、软件、直接面向消费者、金融科技和保险公司，目前拥有3,000多个客户，他们使用了82,000多个预测模型，这些模型托管在显然AI的模型上。

其新的种子资金将用于在包括日本在内的亚洲市场扩张，在那里它将与该国最大的印刷公司之一的客户DaiNipponPrinting(DNP)合作实施其上市战略。

在给TechCrunch的一封电子邮件中，DaiNipponPrinting的研发经理TakeyaShimomura说：“在DNP，用于营销和销售的尖端预测分析对我们来说非常重要。然而，今天的工具非常复杂，需要几个月的时间才能得到结果。使用显然人工智能，我们能够无缝地加入我们的几位分析师，并在短短几个小时内启动并运行。”

Dave在HampshireCollege的国际学生期间遇到了显然AI的联合创始人兼首席技术官TapojitDebnath。毕业后，他们开始在湾区的初创公司实习。Dave是直播软件平台Streamlabs的数据科学实习生。

Dave最初受雇从事视频编码算法的工作，还花了大量时间为公司的营销和销售团队构建机器学习模型。Debnath曾是零售软件初创公司B8ta的机器学习实习生，他也有类似的经历。

两人意识到机器学习工程师人才短缺，许多公司依赖“公民数据分析师”，或了解数据科学但没有编码经验的人。

“这些人处理大量数据，但他们自己不是程序员，而我们为这些人设计了这些工具。目标是让您了解数据，然后您可以获取这些数据并使用该软件非常快速地构建模型，而无需等待数小时或数天，”Dave说。

在加入加州大学伯克利分校的SkyDeck加速器计划之前，他和Debnath于2018年辞去了工作，开始在这家初创公司工作，在学习如何向投资者推销的同时，为他们的Airbnb房东做家务以换取租金。

Dave说，许多汽车AI/ML软件平台“在数据集上强制使用一堆不同的算法，然后选择一个表现最好的。”例如，他们可能会先运行100种不同的算法，然后再选择性能最好的算法，这意味着自动构建其他算法所花费的时间被浪费了。

显然，AI的Edge-SharpAutoML的不同之处在于查看一组特定的机器学习模型，这些模型可用于数据集，然后根据客户的需求自动列出前五个模型，自动调整其超参数并返回预测结果。

显然，AI的定价计划起价为每月75美元。它的典型客户是没有数据科学团队的中型企业或大型企业中的小团​​队，或者其数据科学家全神贯注于其他工作。

例如，印度一家拥有约15人团队的小型小额贷款公司在决定改用AI模型时，正在手动决定向哪些申请人提供贷款。他们开始使用显然人工智能来自动预测申请人违约的可能性以及应该贷款多少。现在该公司在他们的应用程序中使用了显然人工智能端到端，这意味着客户可以在申请后立即看到他们可能获得的贷款规模。

另一个用例是一家德国移动游戏公司，该公司希望使用动态定价模型，并需要弄清楚个人用户愿意为游戏代币等产品支付多少费用。他们使用显然人工智能根据玩家与游戏的互动进行预测。

显然AI的部分种子资金将用于机器学习研发，以服务更多用例。戴夫说，显然人工智能专注于监督学习用例，客户拥有数据并知道要预测什么。无监督用例是他们拥有数据集，但不确切知道他们想要什么，并使用机器学习模型告诉他们其中是否有任何有趣的模式。无监督学习算法可用于电子商务平台上的自动分类或推荐引擎等。