Superlinked получила $9.5 миллионов для трансформации сложных данных в векторные представления.

Преобразование сложных данных в векторные представления означает превращение информации из различных источников и форматов в числовые векторы, которые могут быть использованы компьютерными системами, в частности системами машинного обучения. Векторные встраивания представляют собой числовые представления объектов или данных в многомерном пространстве, где относительное расположение векторов отражает сходство или различие между объектами.

Этот процесс играет важную роль в машинном обучении, поскольку алгоритмы машинного обучения работают с числовыми данными. Преобразование данных в векторные встраивания позволяет алгоритмам эффективно анализировать, классифицировать или прогнозировать на основе представленных данных. Кроме того, векторные представления позволяют алгоритмам выявлять скрытые закономерности и структуры в данных, что делает их более удобными для использования в различных задачах анализа и прогнозирования.

Стартап Superlinked, который предлагает решение для преобразования сложных данных в векторные встраивания, объявило о получении инвестиций в размере 9,5 миллионов долларов США. Раунд возглавила компания Index Ventures, с участием Theory Ventures. В него также также вложились 20Sales, Firestreak и несколько известных технических руководителей.

Это инвестирование следует сразу после запуска Superlinked частной альфа-версии и закрытием корпоративных клиентских контрактов. Это позволит делать данные доступными для систем машинного обучения, ускоряя поиск информации и разработку.

Средства из нового раунда будут направлены на масштабирование продукта и удовлетворение рыночного спроса. Superlinked планирует расширить свой продукт, основываясь на своей технологии, которая делает данные ML-совместимыми. Это позволит создавать новые решения и извлекать большую ценность из данных.

Основная проблема с извлечением информации на базе машинного обучения заключается в сложности данных. Однако, Superlinked предлагает решение этой проблемы, обеспечивая вычислительную структуру для преобразования различных видов данных в векторные вложения. Это улучшает контроль поиска, качество и эффективность в реальном времени.

За Superlinked стоят Даниэль Свонава и Бен Гуткович. Свонава имеет опыт работы инженером машинного обучения в Google, а Гуткович работал в McKinsey в качестве консультанта по цифровой трансформации для крупных корпораций.

Цель фаундеров сделать Superlinked доступным специалистам по обработке данных и инженерам-программистам. Они хотят обеспечить возможность быстро внедрять продукты и функции, используя систему поиска на базе ML или другие средства, сокращая время от часов или дней до месяцев или кварталов.