अलोन लेव, क्वाक के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

अलोन लेव क्वाक के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जो मशीन लर्निंग से इंजीनियरिंग की घर्षण को दूर करता है और तेज़ पुनरावृत्ति, उच्च स्केल और अनुकूलन योग्य इन्फ्रास्ट्रक्चर की अनुमति देता है।

आपको मशीन लर्निंग में कब पहली बार रुचि हुई?

मेरा पहला महत्वपूर्ण मशीन लर्निंग अनुभव तब था जब मैं पेयोनियर में बीआई टीम का निर्माण कर रहा था, जो लगभग सात साल पहले की बात है। मुझे एहसास हुआ कि एक डेटा-चालित संगठन बनने के लिए बहुत विशिष्ट प्रक्रियाओं और उपकरणों की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग, जो आज हर डेटा-चालित कंपनी की रणनीति का एक हिस्सा है, उस समय अपने शुरुआती चरण में था।

क्या आप अपनी पिछली भूमिका के बारे में चर्चा कर सकते हैं और बता सकते हैं कि यह आपको कैसे मशीन लर्निंग के महत्व को देखने में मदद करता है?

पेयोनियर में डेटा के वीपी के रूप में, मैं कंपनी के सभी डेटा पहलुओं के प्रभारी था, जिसमें विश्लेषण, बीआई, डेटा इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान शामिल थे। डेटा विज्ञान के साथ मेरा वाह पल तब था जब हमने पूरे क्रेडिट उत्पाद को मशीन लर्निंग पर आधारित बनाया। यह शुरू से ही आश्चर्यजनक रूप से प्रदर्शन किया; उस समय, मुझे एहसास हुआ कि मशीन लर्निंग न केवल मौजूदा व्यवसाय लाइनों में सुधार कर सकता है, बल्कि नए व्यवसाय और उत्पादों का भी निर्माण कर सकता है।

मशीन लर्निंग की कुछ चुनौतियाँ क्या थीं जिन्हें आप देख रहे थे?

निश्चित रूप से, एमएल के उत्पादन भाग में, डेटा मालिक और इंजीनियरों के पास पहले से ही अपनी प्लेट पर बहुत कुछ है – एक उत्पादन-ग्रेड इन्फ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन करना जो हमें एमएल को उत्पादित करने की अनुमति देगा, यह हमेशा एक बड़ी चुनौती थी जिसने हमारी कई परियोजनाओं को “मार” दिया।

क्वाक प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग से इंजीनियरिंग की घर्षण को कैसे दूर करता है?

क्वाक एमएल इंजीनियरों से मूलभूत कार्य लेने और उन्हें व्यवसाय मूल्य बनाने पर ध्यान केंद्रित करने के बारे में है।

रान रोमानो (सह-संस्थापक और वीपी आरएंडडी) ने विक्स में एमएलओपीएस विभाग का नेतृत्व करते हुए ठीक वही अनुभव किया था। अब, उनका मुख्य ध्यान इन चुनौतियों का सामना करने और एमएल मॉडल को उत्पादित करने की प्रक्रिया को तेज़, अधिक कुशल और निर्बाध बनाने पर है। हमारा लक्ष्य एमएल इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के जीवन को आसान और अधिक प्रभावी बनाना है ताकि मशीन लर्निंग डिलीवरी वास्तविकता बन जाए, न कि कंपनियों के लिए इच्छा सूची का आइटम।

यह उन कंपनियों के लिए एक आदर्श समाधान क्यों है जो अधिक मशीन लर्निंग थ्रूपुट चाहते हैं, लेकिन डेटा वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों की कमी है?

हम दावा नहीं करते हैं कि हम आपके व्यवसाय या आपके डेटा को समझते हैं, लेकिन हमारे पास इन्फ्रास्ट्रक्चर के मामले में बहुत अनुभव है; हमारा मिशन स्पष्ट है; हम उत्कृष्ट डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग टीमों को अद्भुत उत्पाद बनाने में मदद करना चाहते हैं। हम मॉडल तर्क में हस्तक्षेप नहीं कर रहे हैं, बल्कि हम उस पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो हम सबसे अच्छा करते हैं, अर्थात इन्फ्रास्ट्रक्चर।

वर्तमान में क्वाक को प्रतिस्पर्धी मशीन लर्निंग समाधानों से क्या अलग करता है?

हम मजबूत टीमों को मूलभूत कार्य को ऑफलोड करने और एमएल उत्पादीकरण की पूरी प्रक्रिया को स्ट्रीमलाइन करने में मदद करने के बारे में हैं; क्वाक वितरित करता है और एक क्षैतिज दृष्टिकोण में विश्वास करता है जो एमएलओपीएस चुनौतियों का समाधान करता है – इसका अर्थ है कि हमने प्लेटफ़ॉर्म को केवल मॉडल रजिस्ट्री / सर्विंग या फीचर स्टोर और स्वचालन के आसपास नहीं बनाया, हम वास्तव में सोचते हैं कि आपको एमएल इन्फ्रास्ट्रक्चर को स्केल करने के लिए उन सभी की आवश्यकता है।

क्या आप बता सकते हैं कि क्वाक मशीन लर्निंग मॉडल फीडबैक ट्रैकिंग का समर्थन कैसे करता है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

फीडबैक ट्रैकिंग उन पहली चीजों में से एक है जिन्हें हमने क्वाक में बनाया है, क्योंकि हम इसे उत्पादन जीवन चक्र का एक सुसंगत हिस्सा मानते हैं। क्वाक एक फीडबैक एपीआई को उजागर करता है जो फीडबैक रिपोर्टिंग प्रक्रिया को स्वचालित करने की अनुमति देता है।

क्या आपको क्वाक के बारे में और कुछ साझा करना है?

हमारे पास स्थान में अनुभवी इंजीनियरों और नेताओं की एक अद्भुत टीम है। मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग की “खाइयों” में व्यापक अनुभव के साथ, हम जानते हैं कि क्या करने की जरूरत है और हम बस शुरू कर रहे हैं:)

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें क्वाक पर जाना चाहिए।