Omer Har, spoluzakladatel a technický ředitel, Explorium – rozhovor

Omer Har je veterán datové vědy a softwarového inženýrství s téměř desetiletou zkušeností s budováním modelů AI, které pohánějí velké podniky.

Omer Har je spoluzakladatel a technický ředitel Explorium, společnosti, která nabízí první platformu pro datové vědy poháněnou augmentovanou objevováním dat a inženýrstvím funkcí. Automaticky se připojuje k tisícům externích zdrojů dat a využívá strojové učení k destilaci nejvýraznějších signálů, platforma Explorium umožňuje datovým vědcům a obchodním lídrům pohánět rozhodování tím, že eliminuje bariéru pro získání správných dat a umožňuje vyšší prediktivní sílu.

Kdy jste poprvé zjistil, že chcete být zapojen do datové vědy?

Můj zájem o datové vědy sahá zpět více než deset let, což je asi tak dlouho, jak jsem se věnoval a vedl týmy datové vědy. Začal jsem jako softwarový inženýr, ale vždy jsem byl přitahován složitými daty a algoritmickými výzvami od začátku. Byl jsem šťastný, že jsem se naučil řemeslo v Microsoft (MSFT ) Research, které bylo jedním z mála míst, kde jste mohli skutečně pracovat na složitých aplikovaných výzvách strojového učení v měřítku.

Spoluzaložil jste Explorium v roce 2017, můžete diskutovat o inspiraci za spuštěním této startup?

Explorium je založen na jednoduché a velmi silné potřebě – existuje tolik dat kolem nás, které by mohlo potenciálně pomoci budovat lepší modely, ale není způsob, jak vědět dopředu, které zdroje dat budou mít dopad, a jak. Původní nápad přišel od Maora Shloma, spoluzakladatele a generálního ředitele Explorium, který se potýkal s bezprecedentní rozmanitostí dat ve své vojenské službě a snažil se najít způsoby, jak využít je pro rozhodování a modelování. Když jsme se tři poprvé sešli, bylo nám okamžitě jasné, že tato zkušenost odráží potřeby, se kterými jsme se potýkali v obchodním světě, zejména v rychle rostoucích oblastech datové vědy, jako je reklama a marketingová technologie, kde jsem já i Or Tamir (spoluzakladatel a provozní ředitel Explorium) vedli růst prostřednictvím dat.

Před Explorium bylo nalezení relevantních zdrojů dat, které by真的 měly dopad – aby se zlepšila přesnost modelů strojového učení – časově náročným, nákladným a málo úspěšným procesem. Důvodem je, že se vlastně hádáte a využíváte svých nejdražších lidí – datových vědců – k experimentování. Navíc je sama akvizice dat složitým obchodním procesem a týmy datové vědy obvykle nemají schopnost komerčně jednat s mnoha poskytovateli dat.

Jako líder datové vědy, který byl měřen obchodním dopadem generovaným modely, jsem neměl luxus poslat svůj tým na divokou honbu. Jako výsledek, často preferujete nasazení svých úsilí na věci, které mohou mít mnohem nižší dopad než relevantní nový zdroj dat, prostě protože jsou mnohem více ve vaší sféře kontroly.

Explorium nedávno úspěšně získal dalších 31 milionů dolarů ve financování v rámci série B. Byl jste překvapen, jak rychle vaše společnost rostla?

Bylo to určitě jako jízda na raketě až dosud, a nikdy nemůžete brát to za samozřejmost. Nemůžu říci, že jsem byl překvapen, jak široce je potřeba lepší dat, ale je to vždycky úžasný zážitek vidět dopad, který generujete pro zákazníky a jejich podnikání. Největší analytickou výzvou, které organizace budou čelit v příštím desetiletí, je nalezení správných dat pro krmení svých modelů a automatizovaných procesů. Správná data mohou korunovat nové lídry trhu, takže náš růst opravdu odráží rychle rostoucí počet zákazníků, kteří si uvědomují, že a dělají data prioritou. Skutečně, počet “Data Hunters” – lidí, kteří hledají data jako součást své denní práce – roste exponenciálně podle našich zkušeností.

Můžete vysvětlit, co je platforma Explorium a co je automatizovaný proces objevování dat?

Explorium nabízí komplexní platformu pro datové vědy poháněnou augmentovaným objevováním dat a inženýrstvím funkcí. Zaměřujeme se na “data” části datové vědy – což znamená automatické připojování k tisícům externích zdrojů dat a využívání strojového učení k destilaci nejvýraznějších signálů a funkcí. Jedná se o složitý a vícestupňový proces, který začíná připojováním k mnoha kontextuálně relevantním zdrojům v rámci katalogu dat Explorium. Poté automatizujeme proces, který prozkoumává tuto propojenou datovou rozmanitost, testuje stovky tisíc nápadů pro významné funkce a signály, aby vytvořil optimální sadu funkcí, postavit modely na jejím základě a sloužit je do produkce flexibilním způsobem.

Automatizací hledání dat, která potřebujete, nejen těch, která máte interně, platforma Explorium dělá pro datové vědy to, co vyhledávače udělaly pro web – prohledává, řadí a přináší vám nejrelevantnější data pro prediktivní otázku.

Tímto způsobem umožňuje datovým vědcům a obchodním lídrům pohánět rozhodování tím, že eliminuje bariéru pro získání správných dat a umožňuje vyšší prediktivní sílu.

Jaké typy externích zdrojů dat využívá Explorium?

Máme přístup k tisícům zdrojů napříč téměř každou kategorii dat, kterou si můžete představit, včetně firem, geoprostorových, behaviorálních, časových, webových dat a dalších. Máme několik expertních týmů, které se specializují na akvizici dat prostřednictvím otevřených, veřejných a premium zdrojů, stejně jako partnerství. Naše přístup k unikátnímu talentu z izraelských nejlepších zpravodajských a technologických jednotek přináší podstatné know-how a zkušenosti s využitím datové rozmanitosti pro rozhodování.

Jak Explorium využívá strojové učení k pochopení, které typy dat jsou relevantní pro klienty?

Toto je část našeho “tajného receptu”, takže nemohu příliš detailně vysvětlit, ale na vysoké úrovni využíváme strojové učení k pochopení významu různých částí vašich dat a zaměstnáváme neustále se zlepšující algoritmy k identifikaci zdrojů v našem rozvíjejícím se katalogu, které jsou potenciálně relevantní. Připojováním těchto zdrojů k vašim datům jsme schopni provést komplexní procesy objevování dat a inženýrství funkcí, speciálně navržené pro externí a vysokodimenzionální data, abychom identifikovali nejvýraznější funkce z nejrelevantnějších zdrojů. Dělat to vše v kontextu modelů strojového učení dělá dopad statisticky měřitelným a umožňuje nám neustále se učit a zlepšovat naše schopnosti párování, generování a objevování.

Jedním z řešení, které je nabízeno, je snížení rizika podvodu při online půjčkách pomocí augmentovaného objevování dat. Můžete vysvětlit, jak toto řešení funguje?

Půjčování je vše o předpovídání a snižování rizika – zda jde o schopnost dlužníka splácet půjčku (například finanční výkony) nebo jeho úmysl to udělat (například podvod). Žádosti o půjčky jsou vnitřně kompromisem mezi touhou poskytovatele půjček shromáždit více informací a jejich schopností konkurovat jiným poskytovatelům, protože delší a složitější dotazníky mají nižší míru dokončení, jsou definovány jako zkreslené a tak dále.

S Explorium jsou jak zavedené banky, tak online výzvy schopny automaticky doplnit proces žádosti o půjčku externími a objektivními zdroji, které přidávají okamžitý kontext a odhalují významné vztahy. Bez toho, abychom prozradili příliš mnoho, aby pomohli podvodníkům, můžete si představit, že v kontextu podvodu by to mohlo znamenat různé chování a vlastnosti, které se odlišují od skutečných žadatelů, pokud jste schopni shromáždit 360° pohled na ně. Vše od online přítomnosti, oficiálních záznamů, behaviorálních vzorců na sociálních médiích a fyzických stop může zanechat stopy, které by mohly být hypotetizovány a testovány jako potenciální funkce a indikátory, pokud máte přístup k relevantním datům a vertikálnímu know-how. Jednoduše řečeno, lepší data zajišťují lepší prediktivní modely, které pomáhají překládat snížené riziko a vyšší výnosy do základny poskytovatelů půjček.

V širším pohledu, od doby, kdy COVID-19 zasáhl globálně, jsme viděli nárůst nových vzorců podvodu, stejně jako potřebu poskytovatelů půjček vrátit se k základům, protože pandemie rozbité všechny modely. Nikdo opravdu nebral v úvahu tento typ “černého labutě” události, a část naší počáteční reakce na pomoc těmto společnostem spočívá v generování vlastních signálů, které pomáhají hodnotit obchodní riziko v těchto nejistých a dynamických časech.

Můžete si přečíst více o tomto v excelentečním příspěvku napsaném Maorem Shlomem, spoluzakladatelem a generálním ředitelem Explorium.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Explorium.