Data Science-стартапы, заслуживающие внимания (ЧАСТЬ 1)

Рост популярности технологий Data Science и Big Data обусловил появление новой свободной ниши для стартаперов. Отечественные компании, предлагающие решения в области анализа и обработки данных, уже успели заявить о себе на весь мир. Так, проект ZZ Photo вошел в список 150 лучших стартапов мира по версии австрийской конференции Pioneers.

Проведя собственное исследование рынка Data Science, мы приступили к составлению  списка наиболее интересных и перспективных стартапов на территории постсоветского пространства.

ZZ Photo: Наводим порядок в воспоминаниях

1Стартап ZZ Photo был основан киевлянином Александром Лисовским в 2012 году. Компания разработала приложение для организации домашнего фотоархива. В основу программы легла технология распознавания образов.

«Задачей ZZ Photo является удобная организация и хранение фотографий на компьютере, — рассказал DR руководитель направления Computer Vision Артем Чернодуб. –  Мое небольшое подразделение занимается разработкой и имплементацией различных интеллектуальных функций: это, прежде всего, распознавание лиц людей на фото, а также распознавание сцен, детекция домашних животных, поиск отсканированных документов.  Для всех этих задач мы используем различные модели нейронных сетей и методов машинного зрения».

Интересно, что программа ZZ Photo сканирует и импортирует все изображения не только с компьютера, но и из сетей Facebook, Instagram и Flickr. Узнавая лица на фото, она идентифицирует их и раскладывает в соответствующие категории. Приложение также определяет дубликаты фотографий и предлагает удалить ненужные кадры.

«Недавно наш проект выиграл главный приз в номинации Best Interactive Startup на конференции стартапов IDCEE 2014, и мне, как руководителю команды Computer Vision, нравится думать, что определенные очки были получены за счет наличия в нашем продукте интересных интеллектуальных функций», — резюмировал Чернодуб.

DataRobot: Спешим на помощь data scientist’ам

2DataRobot – американский стартап с главным офисом в Бостоне. Компания занимается разработкой алгоритмов для обработки информации и продажей услуг на их основе.

Алгоритмы DataRobot могут использоваться для сравнения различных прогнозных моделей, которые применяются в научных исследованиях, финансовом секторе и других областях. Программное обеспечение DataRobot автоматически обрабатывает данные и определяет наилучшие алгоритмы для решения проблемы.

«Наше приложение автоматически генерирует тысячи моделей, используя разнообразные алгоритмы и подходы к feature engineering, — рассказывает технический директор  Даниил Братченко. – После этого оно выбирает наиболее точные из них с помощью сложных тестов и кросс-валидации. DataRobot использует масштабную параллелизацию вычислений, чтобы обнаруживать и оценивать наиболее перспективные предсказательные модели».

Кстати, в конце 2014 года DataRobot открыл R&D офис в Киеве, чтобы найти в команду лучших программистов и data scientist’ов.

QRhythm: Сокращаем «облачные затраты»

3QRhythm – американо-украинский стартап. Соучредитель проекта – Сергей Шельпук, преподаватель курса Machine Learning в Lviv IT School и директор направления Data science в V.I. Tech.

Компания предлагает решения, которые помогают повысить эффективность работы дата-центров и наладить управление облачной инфраструктурой.

«Сейчас мы – на этапе бутстраппинга и пытаемся запустить cash flow без привлечения инвесторов, — рассказывает Сергей. –  Работаем над созданием моделей управления под несколько клаудов заинтересовавшихся клиентов».

Система Predictive Capacity Controller компании QRhythm может самостоятельно управлять облачными мощностями, запуская и останавливая виртуальные машины именно тогда, когда это нужно. Это позволяет сэкономить до 30% затрат на облачную инфраструктуру.

«Использование системы позволяет увеличить утилизацию виртуальных мощностей до 85% и при этом обеспечить SLA в 99,96% даже в неделю с нетипичным пиком нагрузки (Black Friday). Система учитывает то, что виртуальные машины запускаются какое-то время, могут не запуститься, внезапно прекратить работать, а также отличаться по характеристикам», — пояснил DR Сергей Шельпук.

На этом наш список не заканчивается. Мы продолжим общаться с основателями наиболее интересных Data Science-стартапов и узнавать о последних инновациях на рынке. Оставайтесь с нами  🙂

Лариса Шурига, DataReview

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =