Connect with us

Новости

Mage запускает low-code инструмент для создания моделей AI

Mage, компания из Калифорнии, сегодня запустила в общий доступ свой low-code инструмент для создания AI-моделей ранжирования.

Опубликовано

/

     
     

Mage, компания из Калифорнии, сегодня запустила в общий доступ свой low-code инструмент для создания AI-моделей ранжирования. По словам компании, платформа Mage находилась в закрытом бета-тестировании в течение последних 12 месяцев, тесно сотрудничая с первыми платящими клиентами, чтобы сделать инструмент удобным, интуитивно понятным и простым в использовании.

Поработав с сотнями продуктовых разработчиков в Airbnb, генеральный директор и соучредитель компании Томми Дэнг увидел, что эти разработчики знали, как можно использовать ИИ для улучшения своего продукта, но им также приходилось полагаться на ресурсы Data Science, чтобы реализовывать свои идеи. Однако специалисты по данным не стоят дешево.

«Люди, которые работают над пользовательскими функциями, такие как разработчики и бэкэнд-инженеры, умеют программировать, но не изучали машинное обучение или искусственный интеллект», — говорит Данг. «Они точно знают, что это такое и что это полезно, но у них для этого нет экспертизы. Существующие решения не предназначены для разработчиков продуктов. Мы предоставляем веб-инструмент, который позволяет этим людям создавать модели ИИ, в частности, вариант для использования в ранжировании».

«И мы видим, что построение моделей ранжирования в продуктах очень востребовано. Допустим, у вас много новостей в домашней ленте или у вас есть много товаров, которые вы хотите продать. Людям нужно ранжирование, чтобы оптимизировать это для своих пользователей. И обычно для этого хорошо подходит машинное обучение и искусственный интеллект».

Примеры использования — повышение вовлеченности пользователей путем ранжирования статей, постов, комментариев и т. д. в ленте пользователя или повышение конверсии за счет показа наиболее релевантных продуктов для покупки, говорит Данг.

Mage работает, подключаясь к существующим источникам данных, таким как Amplitude или Snowflake. Как только пользователь добавит свои данные, Mage предоставит рекомендации по очистке и улучшению этих данных, чтобы максимизировать производительность модели во время обучения. По словам Дэнга, как только модель завершит обучение, разработчики продуктов смогут использовать ее прогнозы в режиме реального времени с помощью API.

Mage предлагает бесплатный уровень использования. Когда разработчик или компания захотят обучать более крупные модели ИИ и использовать больше прогнозов API в реальном времени, им необходимо будет перейти на уровень подписки Pro.

Если вы нашли опечатку - выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.
Advertisement

Популярное

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: