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Aporia (empresa)Aporia es la Plataforma de Observabilidad ML que permite a los equipos de ciencia de datos y ML (aprendizaje automático) supervisar, explicar, obtener información y maximizar el valor de sus modelos de aprendizaje automático en producción. La empresa está respaldada por Tiger Global, Samsung Next, TLV Partners y Vertex Ventures. La tecnología de Aporia la utilizan Bosch, Munich RE, SIXT, Lemonade y Armis, entre otros. La sede central se encuentra en Tel Aviv (Israel). La oficina de EE. UU. se encuentra en San José, California. HistoriaAporia fue fundada en 2019 por Alon Gubkin y Liran Hason.[1] En abril de 2021, la empresa recaudó una ronda semilla de 5 millones de dólares para su plataforma de monitorización de modelos ML.[2][3] En septiembre de 2021, Aporia lanzó la primera plataforma de monitorización de autoservicio para el aprendizaje automático. La fuente es gratuita y está a disposición del público.[4][5] En febrero de 2022, Aporia cerró una ronda de Serie A con 25 millones de dólares para su plataforma de observabilidad de ML.[6][7][8] En abril, la empresa nombró a Tim Tyrrell Vicepresidente de Ventas. Anteriormente, Tim ocupó el cargo de líder de ventas de IBM durante más de dos décadas.[9] En 2022, el Director Técnico y Cofundador de Aporia, Alon Gubkin, fue nombrado miembro de Forbes 30 Under 30.[10] En junio, Aporia fue nombrada por Forbes Empresa del Próximo Billón de Dólares.[11] En noviembre, la empresa se asoció con ClearML, una plataforma de MLOPs, para mejorar la optimización de las canalizaciones de ML. La tecnología se diseñó para centrarse en los márgenes tiempo-valor y tiempo-ingresos, empleando una garantía de calidad holística de los proyectos de ML para adelantar su tiempo de producción comercial.[12] Aporia trabaja en los sectores minorista/comercial, automovilístico y de servicios financieros.[13][5][14] En enero de 2023, la empresa lanzó Direct Data Connectors (DDC), una tecnología para supervisar los modelos de aprendizaje automático en producción conectándose directamente a los conjuntos de datos de entrenamiento e inferencia, sin necesidad de duplicar ningún dato.[15] Los casos de uso de ML que admite Aporia son la previsión de la demanda, los sistemas de recomendación y clasificación, el riesgo crediticio, la detección del fraude, la PNL -análisis y clasificación de sentimientos-, la fijación dinámica de precios, la LTV del cliente, la predicción de la pérdida de clientes, la puntuación de clientes potenciales. Referencias
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