Uma startup é uma empresa que visa unir os clientes de hoje a uma visão de futuro. E que tecnologia está mais associada ao futuro do que o aprendizado de máquina ? Esse é um dos principais motivos pelos quais a cultura de startups está crescendo ao longo dos anos, com cada vez mais inovação em aprendizado de máquina. De acordo com um estudo, existem 12.500 startups insanas listadas no Aprendizado de Máquina em 2020, com US $27,6 bilhões arrecadados por essas startups apenas naquele ano! Isso levanta a questão de quais são as principais startups de aprendizado de máquina entre essas e qual é o seu USP no mercado?

Bem, a maioria das principais startups está fazendo uso extremamente inovador do aprendizado de máquina em diferentes áreas, como fornecimento de dados como serviço, prevenção de fraudes online, monitoramento de medicamentos em empresas farmacêuticas e até mesmo seguro. Em outras palavras, existem startups de aprendizado de máquina que são imensamente populares em funções variadas e a maioria das principais já passou por algumas rodadas de financiamento. E a maioria deles está situada em grandes cidades metropolitanas como São Francisco, Nova York, Londres, etc. Uma coisa que está bem clara é que os EUA são o local dos sonhos para todos os empreendedores! Portanto, verifique essas startups populares para ter uma ideia do que está funcionando no aprendizado de máquina atualmente.

1. Avora

Avora é uma startup de aprendizado de máquina com sede em Londres e escritórios em Nova York e na Romênia. Eles fornecem dados como um serviço com base no modelo SaaS em que outros usuários podem facilmente fazer análises aprofundadas de dados em sua plataforma. O Avora foi criado com o entendimento de que mais de 60% dos projetos de big data caem após a fase de planejamento, e por isso ajudam outros usuários a utilizar seus dados consolidados que já estão preparados e limpos até certo ponto. A Avora usa o aprendizado de máquina para detectar as tendências e padrões nos dados para seus usuários não técnicos, para que eles possam obter o benefício total dos dados. A Avora foi fundada em 2014 e arrecadou € 5,7 milhões em uma rodada de financiamento da Série A e posteriormente arrecadou € 1,7 milhões em financiamento de investidores anjo e instituições em 2017.

2. Protenus

Protenus é uma plataforma de análise de saúde fundada em 2014 em Baltimore, EUA. O objetivo é criar responsabilidade para o acesso aos dados do paciente e garantir que os dados sejam protegidos com segurança, auditando o acesso aos dados, identificando os registros dos pacientes mais vulneráveis ​​para quaisquer violações, etc. usando aprendizado de máquina. O Protenus também audita os medicamentos e monitora todas as transações farmacêuticas para garantir que nenhum medicamento seja roubado ou perdido no trânsito. Eles usam o aprendizado de máquina para encontrar qualquer anomalia no uso de medicamentos na área de saúde e contabilizar qualquer dose que seja prescrita aos pacientes. Isso é muito importante, pois muitos medicamentos são vendidos ilegalmente no setor de saúde e o Protenus está recebendo um apoio generoso com um financiamento total de $36,2 milhões em mais de 5 rodadas.

3. Dataiku

Dataiku é uma startup de aprendizado de máquina fundada em Paris, com escritórios atuais em Nova York, Sydney, Londres, Munique, Cingapura e Dubai. Foi criado em 2013 para fornecer serviços de modelagem preditiva para outras empresas para seus aplicativos de negócios. Atualmente, Dataiku fornece recursos para limpeza de dados, transformação de dados e visualização de dados. Depois disso, ele também fornece a tecnologia para construir modelos de aprendizado de máquina e implantá-los comercialmente. O principal objetivo do Dataiku é democratizar os dados e permitir que as empresas usem a análise de dados de autoatendimento com uma equipe central de cientistas e analistas de dados fornecidos por eles. A primeira rodada de financiamento foi fornecida à Dataiku em 2015, quando eles levantaram $3,6 milhões, seguidos por $14 milhões em 2016. Dataiku foi avaliada em $1,4 bilhão em 2019 quando a CapitalG (empresa de gestão de investimentos da Alphabet Inc.

4. Alação

Alation é uma startup de soluções de dados que foi criada em 2012 com sua sede atual em Redwood City, Califórnia. Esta startup é reconhecida por sua contribuição para o mercado de catálogos de dados, um sistema desenvolvido para auxiliar as empresas na gestão de seus dados. A Alation combina aprendizado de máquina com percepção humana para criar uma plataforma para descoberta de dados, governança de dados, gerenciamento de dados e análise de dados. Existem muitas organizações que usam esses serviços, incluindo Cisco, Pfizer, PepsiCo, Motorola, etc. A Alation tem financiamento de um grande grupo de investidores, sendo o último uma rodada de financiamento Série C de $50 milhões liderada pela Sapphire Ventures com participação da Salesforce Ventures e investidores preexistentes DCVC (Data Collective), Costanoa Ventures, Icon Ventures e Harmony Partners.

5. Limonada

A Lemonade é uma startup de seguros full-stack movida por aprendizado de máquina que foi criada em 2015 com sede em Nova York. Ele usa principalmente chatbots para gerenciar reivindicações com um registro de que uma reivindicação foi resolvida em 3 segundos! A Lemonade lida principalmente com seguros para locatários, proprietários de casas, vida e animais de estimação com o objetivo final de transformar o seguro de um mal necessário em um bem social. Eles também devolvem alguns prêmios a uma instituição de caridade à escolha do cliente, se houver qualquer sobra após seus honorários e sinistros. A limonada é um modelo de negócio de seguros único que tem um total de $480 milhões em financiamento ao longo de 7 rodadas, com a rodada de sementes realizada em 2015 gerando $13 milhões de investidores como Aleph e Sequoia Capital Israel.

6. Ravelin

A Ravelin é uma startup de detecção e prevenção de fraudes fundada em Londres em 2014. Ela se concentra na prevenção de diferentes tipos de fraude, como fraude de pagamento online, abuso de vouchers, invasão de conta, etc. Ela usa muitas tecnologias para gerenciar fraudes, incluindo aprendizado de máquina, usando análise de link para prever pedidos de fraude, gerenciando um banco de dados de fraudadores conhecidos, etc. Ravelin teve uma rodada de financiamento inicial de £ 1,3 milhão em 2015, com mais de quatro rodadas depois gerando um financiamento total de £ 28,7 milhões.

7. Augury

Augury é uma startup de diagnóstico de máquinas criada em 2011 com seu atual escritório em Nova York. Augury usa aprendizado de máquina e ciência de dados para estimar e prever o funcionamento da máquina e fornece gerenciamento de desempenho de ativos (APM) e manutenção preditiva (PdM) para empresas de manufatura. Augury tem sensores Halo sem fio que podem ser conectados a diferentes máquinas e fornecem temperatura, vibração e dados magnéticos em tempo real que são analisados ​​com aprendizado de máquina para compreender a saúde atual das máquinas. Augury é usado por uma variedade de empresas, como Colgate, Hershey's, NYC Department of Education, etc. Esta startup também é bem financiada com US $25 milhões em financiamento contribuído por Insight Venture Partners, juntamente com o apoio de investidores existentes em 2019 e, em seguida, US $55 milhões em financiamento em 2020.

8. Anodot

Anodot é uma startup de aprendizado de máquina e inteligência artificial fundada em 2014 na Califórnia, Estados Unidos, com escritórios no Reino Unido, Austrália e Israel. Essa startup fornece uma plataforma de aprendizado de máquina que fornece previsões em tempo real para uma empresa, analisando constantemente seus dados e entendendo todos os parâmetros de negócios em tempo real. O Anodot pode monitorar os fluxos de receita, a experiência do cliente e os parceiros digitais e imediatamente criar um alerta se houver uma anomalia. A Anodot recebeu um financiamento semente inicial de $1,5 milhão em 2014, seguido por mais 3 rodadas nos próximos 3 anos. Eles também geraram US $35 milhões em financiamento da Série C em 2020, com o financiamento total chegando a US $62,5 milhões.

9. Datavisor

A Datavisor é uma das melhores startups para detecção de fraude e risco fundada em 2013 na Califórnia. Ele usa o aprendizado de máquina para detectar os padrões de fraude preventivamente, antes que qualquer ataque sério de segurança cibernética aconteça a seus usuários. Datavisor é uma importante startup no campo da segurança cibernética que protege contra danos financeiros e um crescimento seguro e operação de escalonamento para outras empresas. Visto que a cibersegurança é tão importante, o Datavisor é usado em vários setores com bancos, seguros, transporte, finanças, etc. O Datavisor teve sua rodada de financiamento da série A em 2015 com um aumento de $14,5 milhões e um total de $54,5 milhões em financiamento em 4 rodadas.

10. Algoritmia

A Algorithmia é uma startup de operações de aprendizado de máquina (MLOps) fundada em 2013 e sediada em Seattle, EUA. O objetivo é fornecer um sistema para que os usuários possam criar modelos de aprendizado de máquina desde o início até que a produção seja concluída e, em seguida, a implantação. Isso é feito com a ajuda de várias opções de estrutura que, por sua vez, levam a uma implantação de modelo mais rápida e maior eficiência. O algoritmo ajuda em todo o processo de aprendizado de máquina, incluindo operações, implantação, manutenção e segurança. É bastante famoso em seu campo e usado por empresas conhecidas como as Nações Unidas e outras empresas Fortune 500. A Algorithmia teve sua rodada inicial de financiamento em 2014 de $2,6 milhões, seguido pelo financiamento das Séries A e B, com financiamento total de $38,1 milhões.

Conclusão

Esta é apenas uma lista das 10 principais startups de aprendizado de máquina que já geraram um burburinho e têm o apoio de investidores muito fortes. No entanto, não existem de forma alguma as únicas startups populares com muitas mais que são impossíveis de contar! Em outras palavras, há uma enorme quantidade de inovação em aprendizado de máquina com muitas startups surgindo, muitas das quais foram fundadas pelos chefes de aprendizado de máquina em grandes empresas de tecnologia. Este é apenas o começo e, felizmente, haverá tempos interessantes no campo do aprendizado de máquina e da inteligência artificial no futuro!