Streamlit启动开源机器学习应用程序开发框架

 
Streamlit是一家来自行业资深人士的新机器学习创业公司，曾在GoogleX和Zoox工作，今天以600万美元的种子投资和灵活的新开源工具启动，使机器学习工程师更轻松地创建自定义应用程序以与数据进行交互在他们的模型中。
种子轮由Gradient Ventures领导，Bloomberg Beta参与。谁也参加过个人投资者活动，包括Color Genomics联合创始人Elad Gil，#Angels创始人Jana Messerschmidt，Y Combinator合伙人Daniel Gross，Docker联合创始人Solomon Hykes和Insight Data Science首席执行官Jake Klamka。
对于产品，Streamlit联合创始人Adrien Treuille说，作为机器学习工程师，他和他的联合创始人处于独特的位置，可以理解工程师的需求并构建满足其需求的工具。关键不是要开发一种千篇一律的工具，而是要开发一种解决方案，该解决方案要足够灵活，可以满足多个需求，具体取决于人员使用的数据的性质。
“我认为，Streamlit实际上在这个市场上具有独特的地位。虽然大多数公司基本上都在尝试将机器学习工作流程的某些部分进行系统化，但我们为工程师提供了这类Lego块以构建他们想要的任何东西，” Treuille解释说。
借助Streamlit构建的自定义自动驾驶汽车数据应用程序，使机器学习工程师可以与数据进行交互
Treuille说，训练有素的机器学习工程师拥有一套独特的技能，实际上最终要花费大量的时间来构建工具来理解他们拥有的大量数据。 Streamlit试图使用他们习惯的编程工具来帮助他们更快地构建这些工具。
他说，只需几行代码，机器学习工程师就可以非常快速地开始构建工具来理解数据并帮助他们以基于数据类型的任何有意义的方式与数据进行交互。这可能意味着构建一组具有不同变量的滑块以与数据进行交互，或者仅创建具有对工程师有意义的数据子集的表。
Treuille说，该工具集有可能极大地改变机器学习工程师处理其模型中数据的方式。 “作为机器学习工程师的人，他们已经看到了这一点，并且知道如何应对这些挑战，这让我们感到非常激动，这是一种更好的方法，不仅做得更好，而且还可以将把原本需要四个星期和15,000行代码的项目变成您可以在下午完成的工作。”