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    Deepnote筹集了380万美元,用于构建更好的数据科学平台

    发布时间:2020/02/07 投资 浏览次数:25

     

    Deepnote是一家为数据科学家提供类似IDE的协作式在线体验以构建其机器学习模型的创业公司,今天宣布,该公司已筹集380万美元的种子轮融资,由Index Ventures和Accel领投,YC和Credo Ventures也参与作为许多天使投资人,包括OpenAI的Greg Brockman,Figma的Dylan Field,Elad Gil,Naval Ravikant,Daniel Gross和Lachy Groom。

    Deepnote围绕标准的Jupyter笔记本构建,希望为数据科学家提供基于云的平台,使他们可以通过抽象化所有基础架构来专注于自己的工作。因此,无需花费数小时来设置环境,例如,数据科学课上的学生只需进入Deepnote并开始使用。

    尽管Deepeep允许用户使用大型数据集并在具有附加GPU的基于云的计算机上训练他们的模型,但按照目前的形式,Deepnote对其服务不收费。

    不过,正如Deepnote的联合创始人兼首席执行官(和前Mozilla工程师)JakubJurových告诉我的那样,他认为该服务最重要的功能是它允许用户进行协作的能力。他说:“在过去的两年中,我开始从事很多数据科学工作,并帮助了一些公司扩大了他们的数据科学团队。” “一次又一次,我们遇到相同的问题:人们之间确实存在协作的麻烦。”

     

    Jurových认为,虽然让两三个数据科学家保持同步很容易,但是一旦有了一个更大的团队,您会很快遇到问题,因为当前的工具集从来都不打算进行此类工作。他说:“如果我是一名经过培训的数据科学家,我将大部分时间都花在数学和统计上。” “但是,希望我连接到EC2集群并旋转一堆GPU实例以进行并行训练,这并不是我想要的。”

    当Deepnote团队于2019年初启动此项目时,他们决定将Jupyter笔记本电脑作为用户体验的核心。毕竟,这就是大多数数据科学家已经熟悉的东西。然后,它围绕此基础构建了协作功能,以及用于从第三方服务提取数据的工具和用于定期在平台内部启动作业的调度工具。

     

    Deepnote已经很受学生欢迎。 Jurových还指出,许多老师已经在使用Deepnote为学生发布互动练习。随着时间的流逝,该公司显然希望吸引更多的业务,但是目前,它主要专注于开发其产品。鉴于其协作性,该团队还认为,随着人们邀请其他人就产品进行协作,该服务自然会通过口口相传而增长。

    Accel的合伙人Vas Natarajan说:“数据科学已经过时了,因为它们具有云和协作本机工具的优势。” “这是一个快速发展的动态市场,需要现有工具的后继产品。 Jakub和他的团队正在开发功能强大的软件,以使团队的数据科学工作流程现代化。”

    新的资金将主要用于雇用和开发产品,重点放在整体用户体验上。毕竟,即使在数据科学界内部,也存在各种各样的用例,而且NLP工程师与计算机视觉工程师的需求也不同。