Kako su hakatoni utrli put za novu platformu za strojno učenje

Anonim

Hackathoni (tj. Maraton za računala za programere) postaju više nego samo način pronalaženja novih talenata. Koriste se za pokretanje novih poslova. Jedan od takvih primjera je Guesswork, platforma za platformu za strojno učenje koja predviđa namjeru kupaca, koja je za početak poslovanja koristila novčanu nagradu od 20.000 dolara.

Guesswork su 2013. godine osnovali Mani Doraisamy i Boobesh Ramalingam koji su se poznavali još od dana studija. Obojica imaju više od 14 godina iskustva u izgradnji tehnoloških platformi i zajedno rade pet godina. Prije osnivanja tvrtke Guesswork, Mani je suosnivač tvrtke OrangeScape, gdje je na oblaku stvorio dvije platforme za upravljanje motorima - Visual PaaS i Kissflow.

$config[code] not found

Ideja za Guesswork rođena je tijekom izgradnje aplikacije za razumijevanje i automatsko reagiranje na povratne informacije korisnika. Otkrili su da je strojno učenje bilo neučinkovito - barem tijekom početnih faza. To su riješili stvaranjem sloja s pravilima na vrhu algoritma strojnog učenja.

Odlučili su pokrenuti proizvod temeljen na tom konceptu, jer su shvatili da će tehnologija biti vrlo korisna, posebno za CRM tvrtke.

Kako bi pokrenuli tvrtku, prebacili su se iz Indije u područje zaljeva. Budući da nisu mogli raditi na vizi B1, a područje Baya bilo je tako skupo, hakatoni su bili ulaz. Prvih devet mjeseci hakatoni su tijekom vikenda i početni rad tijekom radnih dana postali njihova rutina.

Kao pobjednik jednog takvog hakatona, pozvani su u akcelerator Tata komunikacija u NestGSV-u, Redwood City, Kalifornija, a dobili su i donaciju od 30.000 dolara bez razrjeđivanja pravednosti. Karl Perkins, glavni arhitekt Tata Communicationsa, savjetovao ih je da prihvate pristup platformi gledajući na potencijal tehnologije.

Guesswork koristi javno dostupne društvene podatke za izgradnju osobnosti koje odražavaju individualne preferencije i interese kupaca (vidi sliku iznad). To je jedna od najpreciznijih platformi za strojno učenje za predviđanje namjere kupaca. Njihov motor je optimiziran kako bi razumio profil kupca i semantičko značenje upita korisnika. Izgrađen je na vrhunskom Google Prediction API-ju i pomaže tvrtkama CRM i eCommerce da koriste ovo znanje za prilagodbu preporuka proizvoda.

Strojno učenje sada prihvaćaju tvrtke koje nisu Google i Facebook. Međutim, i dalje su potrebna velika ulaganja. Uz Guesswork, CRM tvrtke mogu integrirati prediktivnu inteligenciju u svoje proizvode u djeliću ulaganja u vrijeme i resurse.

Njihova glavna vrijednost je da je njihov motor za učenje vrlo precizan i vrlo jednostavan za korištenje i integraciju, što omogućuje CRM tvrtkama da brže izađu na tržište s ovom diferenciranom funkcionalnošću.

Nedavno su lansirali svoj proizvod i njihova rana vuča je prošla kroz osobne kontakte. Njihova plaća u CRM usecases uključuju: Auto-reagirati na upite kupaca, dovesti bodovanje, i newsletter i preporuke proizvoda za e-mail marketing.

Imaju tri velike OEM ponude u planu i planiraju prikupiti 1,5 milijuna dolara u sljedećih 6-9 mjeseci kako bi povećali stjecanje kupaca.

Slike: Hackathon Primjer (Wikipedia), Guesswork

2 Komentari ▼