Explorium开发自动数据和功能发现平台
总部位于特拉维夫的创业公司explorium开发自动数据和功能发现平台，今天完成了3，100万美元的融资。explorium经过数个标志性的几个月后才注入资金，自去年9月以来，explorium的客户群增加了两倍，并整合了与更多行业和垂直行业有关的数据。
特征工程是一项艰巨的任务，即使用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。根据《福布斯》调查，数据科学家将80%的时间用于数据准备，而76%的人则将其视为工作中最不愉快的部分。这也很昂贵— trifecta估计组织的集体数据准备成本为4500亿美元。explorium旨在通过充当公司信息存储库，将孤立的内部数据动态连接到数千个外部源来解决此问题。它声称使用机器学习，可以自动从数据中提取，设计，汇总和集成最相关的功能，以支持复杂的预测算法，在对最高绩效者进行评分，排名和部署之前对其进行数百次评估。
贷款人和保险公司可以使用explorium从数千个数据源中发现预测变量，而零售商可以利用它来预测哪些顾客可能会购买每种产品。在该平台内，数据科学家可以添加自定义代码以合并领域知识和微调的ai模型。此外，他们还可以使用旨在从大型语料库中发现优化通知模式的工具。
4月，explorium添加了一组新信号来帮助组织了解大流行带来的风险。通过将可能影响公司还款或可操作性的变量（如公司内部数据，政策因素和地理因素）组合在一起，该平台将产生整体风险评分。（例如，被认为是必不可少的并获得联邦援助的卫生系统，比关闭且不被认为是至关重要的酒店，风险要低。）
explorium的最新客户包括在线小型企业贷方ondeck，全球媒体代理商crossmedia，小型企业银行提供商bluevine，在线眼镜零售商glassesusa和小型企业贷款提供商behalf。zeev ventures领导了本周宣布的b轮融资，其中包括dynamic loop，emerge，01 advisors和f2 capital。该轮融资使explorium的总资金达到5，000万美元，该公司表示将用于扩展到新的业务领域和地理市场，从而使其能够扩大数据目录并雇用更多的数据科学和商业人才。
explorium在迅速发展的“自动ml”细分市场中与众多其他初创公司和现有公司并驾齐驱。上个月，databricks推出了用于模型构建和部署的工具包，该工具包可以自动执行超参数调整，批处理预测和模型搜索之类的操作。ibm的watson studio autoai于6月首次亮相，它有望实现企业ai模型开发的自动化，微软最近增强的azure机器学习云服务和google的automl套件也是如此。
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