機械学習のためのデータセットを見つけるExploriumが約32.5億円調達

データの量はどんどん増え、1つひとつの機械学習モデルに対して適切なデータセットを見つけるのは場合によっては難しい。Exploriumは、それを簡単にするプラットフォームを作っているスタートアップだ。同社は米国時間7月28日に、シリーズBで3100万ドル（約32億5500万円）を調達したと発表した。
このラウンドを主導したのはZeev Venturesで、Dynamic Loop、Emerge、01 Advisors、F2 Capitalも支援した。Exploriumによれば、これまでの調達金額の合計は5000万ドル（約52億5000万円）となった。
CEOで共同創業者のMaor Shlomo（マオール・シュロモ）氏は、同社のプラットフォームはモデルに合うデータを見つけたい人を支援するために設計されていると言う。「分析における次のフロンティアは、特定のアルゴリズムをいかに調整したり改善したりするかではなく、できるだけ有用で影響力のあるアルゴリズムにする目的に合うデータセットをいかに見つけるかということになるだろう」と同氏は語る。
パンデミックが発生して、企業のこうしたニーズは以前より高まっているとシュロモ氏は述べる。これまでのデータが予測モデルの構築の役に立たない場合に、適切なデータセットを見つければ妥当なデータを見つけやすくなる可能性があるからだ。例えば小売業の場合、店舗を営業でき

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