总部位于西雅图的人工智能初创公司Kaskada Inc .由谷歌有限责任公司(Google LLC)和亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services Inc .)的资深人士领导，该公司今天宣布已经筹集了800万美元。

Kaskada致力于自动化企业AI项目的所谓特征工程阶段，这也是工作流中最重要、最耗时的部分之一。工程涉及从原始训练数据中提取关键细节，以帮助训练好的机器学习模型识别有意义的模式。

一个假设的软件团队已经建立了一个人工智能，可以分析航空公司的延误，并可以使用出发、到达和平均飞行时间的日志来教模型如何赶上晚点的飞机。团队会将这三个数据点合并成一个更简洁的数据点，每次飞行的分钟数会有所延迟，这样AI就能更容易地搞清楚要找什么。这些类型的抽象称为函数，可以帮助提高机器学习模型的准确性，提高其硬件效率。

机器学习项目通常使用数据科学家和数据工程师的组合，其中科学家专注于统计、相关性和因果变量等因素，而数据工程师则构建软件来处理科学家推荐的数据集。首席执行官达沃博纳西表示，这两个学科需要不同的技能，人们经常在不同的团队中工作。

他说：“数据科学家很难理解加载时间和处理速度等因素，而数据工程师不擅长理解预测数据。”“通常情况下，数据科学家会把数据扔在墙上，数据工程师在部署之前会重写函数。没有任何软件可以让它们协同工作。”

Kaskada的同名平台使AI团队能够将整个功能工程流程集中在一个地方。开发人员可以从公司的内部记录系统中提取数据，用于模型培训、清除信息、构建功能组件以及将这些功能组件部署到生产中。

卡斯卡达试图在竞争中脱颖而出的一个方法是为实时数据提供深度支持。这家初创公司的平台不仅可以根据历史记录(如MySQL部署中的客户购买记录)生成函数，还可以根据来自流处理系统(如Amazon Kinesis)的实时数据生成函数。基于实时数据流创建函数后，Kaskada将继续使用传入的新信息对其进行更新。

该平台将软件团队的所有功能存储在可通过应用程序编程接口访问的中央存储库中。这种安排允许开发人员在团队之间共享功能，查看同事编写的代码如何工作，并评估组件的性能，以确定哪种代码最适合特定的项目。

在今年晚些时候平台正式发布之前，Kaskada将利用这800万美元增加其在平台上的销售额。为了实现7月前启动解决方案的目标，这家初创公司还将聘请更多的工程师。

卡斯卡达由前谷歌云工程师博纳西和本钱伯斯(该公司的前两位联合创始人)以及产品副总裁艾米丽克鲁格(Emily Kruger)领导，她在AWS担任项目经理后于去年加入。创业公司的投资方包括旅行者资本有限公司、下一代创业伙伴有限公司、方正合作管理有限公司、核桃街资本基金。

旅行者资本(Voyager Capital)董事总经理詹姆斯纽维尔(James Newell)表示：“卡斯卡达正在满足巨大的市场需求，因为如今几乎每家公司都为其数据科学工作投入了大量资源，很少有人看到符合他们预期的结果。

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