مقابلات
أロン ليف، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Qwak – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
أロン ليف هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Qwak، وهي منصة تُزيل الاحتكاك الهندسي من التعلم الآلي بينما تسمح بالتكرارات السريعة والمتوسعة والبنية القابلة للتخصيص.
متى أصبحت مهتمًا بالتعلم الآلي لأول مرة؟
كانت تجربتي الأولى المهمة في التعلم الآلي عندما كنت أبني فريق البusiness Intelligence في Payoneer قبل سبع سنوات. أدركت أن أن تصبح منظمة مدفوعة بالبيانات يتطلب عمليات وأدوات محددة جدًا. كان التعلم الآلي، الذي هو جزء من استراتيجية كل شركة مدفوعة بالبيانات اليوم، في مراحله الأولى في ذلك الوقت.
يمكنك مناقشة دورك السابق في Payoneer وكيف أتاح لك رؤية نمو أهمية التعلم الآلي؟
في دوري في Payoneer كVP للبيانات، كنت مسؤولاً عن جميع جوانب البيانات في الشركة، من التحليلات والبيانات الهندسية وعلوم البيانات. كان لحظة “واو” مع العلوم البيانية عندما بنينا منتج الائتمان بالكامل على التعلم الآلي. أدى بشكل رائع من البداية؛ في تلك اللحظة، أدركت أن التعلم الآلي يمكن أن يحسن ليس فقط الخطوط التجارية الحالية ولكن أيضًا إنشاء أعمال ومنتجات جديدة.
ما كانت بعض التحديات التي شهدها في التعلم الآلي؟
بالتأكيد، في الجزء الإنتاجي من التعلم الآلي، يملك أصحاب البيانات والمهندسون بالفعل الكثير على طبقهم – إدارة بنية تحتية من الدرجة الإنتاجية التي تسمح لنا بتجسيد التعلم الآلي كانت دائمًا تحديًا كبيرًا “قتل” العديد من مشاريعنا.
كيف تزيل منصة Qwak الاحتكاك الهندسي من التعلم الآلي؟
Qwak هو كل شيء عن أخذ الأعمال التأسيسية من مهندسي التعلم الآلي وتمكينهم من التركيز على إنشاء قيمة أعمال.
كان Ran Romano (المؤسس المشارك والVP للبحث والتطوير) لديه نفس التجربة أثناء قيادته ل部门 MLops في Wix. اليوم، يركز بشكل رئيسي على معالجة هذه التحديات من خلال منصتنا وجعل عملية تجسيد نماذج التعلم الآلي أسرع وأكثر كفاءة وسهولة. هدفنا هو جعل حياة مهندسي التعلم الآلي وعلوم البيانات أسهل وأكثر تأثيرًا حتى تصبح تسليمات التعلم الآلي السلسة حقيقة للشركات بدلاً من كونها عنصر قائمة الرغبات.
لماذا هذه هي الحل الأمثل للشركات التي تريد المزيد من إنتاجية التعلم الآلي ولكن لديها ندرة في علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي؟
لا نزعم أننا نفهم عملك أو بياناتك، ولكن لدينا الكثير من الخبرة عندما يتعلق الأمر بالبنية التحتية؛ مهمتنا واضحة: نريد مساعدة فرق علوم البيانات والتعلم الآلي الممتازة على بناء منتجات رائعة. نحن لا نتدخل في منطق النموذج ولكننا نركز على ما نفعله أفضل، أي البنية التحتية.
ما الذي يميز Qwak حاليًا عن حلول التعلم الآلي المنافسة؟
نحن جميعًا حول مساعدة الفرق القوية على تفريغ الأعمال التأسيسية وتبسيط عملية تجسيد التعلم الآلي، توفر Qwak وتعتقد في نهج أفقي لحل تحديات MLOps – مما يعني أننا لم نبني المنصة فقط حول سجل النموذج / الخدمة أو مخزن الميزات والتحكم التلقائي، نحن نعتقد أنك تحتاج إلى كل ذلك في مكان واحد من أجل توسيع بنية تحتية التعلم الآلي.
يمكنك مناقشة كيف تدعم Qwak تتبع ملاحظات نماذج التعلم الآلي ولماذا هذا مهم؟
تتبع الملاحظات هو واحد من الأشياء الأولى التي بنيناها في Qwak، لأننا نراه كجزء متسق من دورة الحياة الإنتاجية. تُظهر Qwak واجهة برمجة تطبيقات ملاحظات تتيح تلقين عملية تقارير الملاحظات.
هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Qwak؟
لدينا فريق رائع من المهندسين والقادة ذوي الخبرة في هذا المجال. مع خبرة واسعة في “الخنادق” هندسة التعلم الآلي، نعرف ما يتعين القيام به ونحن مجرد البدء 🙂 شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Qwak.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Qwak.
