Twilioが存在する世界では、193か国、そして神のみぞ知る数の通信事業者にまたがる独自のSMSメッセージングスタックを構築しようとは夢にも思わないでしょう。機械学習（ML）の状況も全く同じです。MLがソフトウェアの中核でない限り（おそらくそうではないでしょうが）、なぜインフラ全体を構築することに時間を無駄にするのでしょうか。まさにこの問題を解決するために、Slaiは開発者中心の機械学習プラットフォームを構築しています。このプラットフォームは、開発者が機械学習アプリケーションを迅速にリリースするためのツールを提供します。
「今日、機械学習はまだ研究分野の域を出ず、開発者が独自の機械学習アプリケーションを構築するのは依然として非常に困難です」と、Slaiの共同創業者兼CEOであるEli Mernit氏は語ります。「私たちは、開発者が最先端の機械学習モデルを構築できるようになることを願っています。」
同社は本日、Tiger Globalが主導し、Y Combinator、Charge Ventures、Uncorrelated Ventures、Twenty Two Ventures、Soma Capital、そしてGuy Podjarny氏やJason Warner氏などのエンジェル投資家から追加投資を受け、350万ドルのシードラウンドを調達したことを発表した。
同社の製品は、多くの時間を費やすもののアプリケーション自体には直接貢献しない周囲の騒ぎではなく、機械学習モデルに開発者が集中できるようにすることに重点を置いています。
「この製品では、データソースに接続できます。データベースやS3バケットなど、機械学習モデルに送信したいデータであれば何でも構いません。そして、機械学習モデル（単なるPythonコード）がデータから予測を行います。私たちはそれをAPIでラップし、ユーザーが渡した入力の検証や、出力をユーザーに返す前の処理などを行います」とMernit氏は説明します。「これらのコンポーネントが機械学習アプリケーションを構成します。通常、誰かが手作業でこれらの作業を行う場合、Webサーバーを自分でセットアップする必要がありました。バージョン管理システムを構築し、モデルを監視する手段も用意する必要がありました。そして、これらはすべて膨大な作業になります。私たちはこれらをすべてユーザーに代わって行います。ユーザーは、データの取得元と使用しているモデルの種類に集中するだけで済みます。残りの作業はユーザーに代わって処理されます。つまり、機械学習開発プロセスに必要となる煩雑な作業をすべて排除したのです。」
このプラットフォームは、ML 用の GitHub として考えられており、機械学習用の既存のレシピをフォークしてアプリケーションで使用できるようにします。
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TechCrunchでは、Haje（彼/彼）はテクノロジー全般のニュースをカバーし、主にハードウェアに焦点を当てていました。彼は様々な成功を収めた企業を複数設立し、ベンチャーキャピタル業界での経験を経て、キャリア初期からジャーナリストやテレビプロデューサーとして活躍しています。写真撮影には並々ならぬ興味を持ち、カメラを肩に担いでいる姿をよく見かけます。スタートアップ企業の投資家へのピッチングに関する著書も執筆しており、Twitterでは@Haje、その他の情報はHaje.meでご覧いただけます。
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