MindsDB의 공동 창립자 및 CEO인 Jorge Torres – 인터뷰 시리즈

Jorge Torres는 MindsDB의 공동 창립자 및 CEO입니다. MindsDB는 기계 학습의 힘을 이용하여 데이터에서 예측 가능한 질문을 하여 정확한 답변을 받을 수 있는 플랫폼입니다. MindsDB는 또한 YCombinator의 최근 Winter 2020 배치의 졸업생이며 Forbes가 선정한 미국에서 가장 유망한 AI 회사 중 하나입니다.

기계 학습에 처음 관심을 가지게 된 계기는 무엇입니까?

흥미로운 이야기입니다. 2008년, 저는 Berkeley에서 Couchsurfing이라는 스타트업에서 일하고 있었고, cs188- Introduction to AI라는 강의를 보았습니다. 대학과는 관련이 없지만, 저는 John DeNero 교수에게 강의에 참여할 수 있는지 물었습니다. 그 교수는 매우 훌륭했으며, 모든 사람을 기계 학습에 대한 사랑에 빠지게 만들었습니다. 그것은 저에게 일어난 최고의 일입니다. 컴퓨터가 문제를 해결하는 방법을 배우는 것을 보고, 이것이 빠르게 발전하고 있는 기술이라는 것을 깨달았습니다. 저는 기계 학습을 제 경력으로 삼기로 결정했습니다.

기술에서 몇 차례 발생하는 세대 정의 이벤트가 있습니다. 저는 인터넷의 탄생을 목격할 수 있었지만, 너무 어렸기 때문에 단지 관찰자에 불과했습니다. 저는 기계 학습이 다음 세대 정의 이벤트라고 믿으며, 의미 있는 방식으로 기술을 발전시키고 사용하는 방법에 기여하고 싶었습니다.

MindsDB는 2018년 UC Berkeley에서 시작되었습니다. 초기에 대해 어떤 이야기를 해줄 수 있나요?

UC Berkeley는 세계 최고의 연구 기관 중 하나로, 오픈 소스 소프트웨어를 생성하고 지원하는 역사를 가지고 있습니다. 우리는 그곳이 MindsDB를 시작하기에 가장 적합한 곳이라고 생각했습니다. 우리의 가치观은 일치했으며, UC Berkeley Skydeck Accelerator를 통해 첫 번째 투자를 받았습니다. 그리고 나머지는 역사입니다.

초기에는 다른 스타트업과 비슷했습니다. 세 사람이 열심히 일했습니다. 하지만 우리는 성공할 가능성이 낮았습니다. 다만 우리는 Palo Alto의尘埃가 많은 가라지 대신에 Skydeck Penthouse의 공동 작업 공간에서 일했습니다.

저는 데이터의 힘을 믿습니다. 데이터를 많이 가지고 있는 회사는 사업을 더 잘할 수 있습니다. 하지만 데이터에서 유의미한 정보를 추출할 수 있어야 합니다.

2017년 가을, 저의 beste 친구인 Adam Carrigan과 함께, 많은 사업이 데이터에서 유의미한 정보를 추출하는 데 제한을 gặp고 있다는 것을 깨달았습니다. 그들은 기계 학습의 힘을 이용하지 못하고 있었습니다. 우리는 기계 학습을 이용하여 데이터에서 예측 가능한 질문을 하여 정확한 답변을 받을 수 있는 플랫폼을 설계했습니다. 우리는 이것을 MindsDB라고 부릅니다.

우리는 개발자가 기계 학습을 이용한 다음 세대의 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 계속해서 MindsDB를 개선하고 있습니다.

MindsDB는 왜 데이터 중심으로 해결하는 방식을 선택했나요?

대부분의 기계 학습 연구는 학술 기관에서 진행됩니다. 모델 중심적인 접근법은 연구 기관에서 가치가 있는 연구를 할 수 있기 때문입니다. 하지만 대부분의 기계 학습 문제는 모델보다 데이터의 품질을 개선하는 것이 더 중요합니다. 이것은 우리의 기계 학습을 민주화하는 미션과도 일치합니다. 대부분의 사람들은 기계 학습에 대해 잘 모릅니다. 하지만 자신의 데이터에 대해 잘 알고 있습니다.

우리는 두 가지 유형의 회사가 있다고 생각했습니다. 하나는 데이터베이스에 데이터가 있는 회사이고, 다른 하나는 데이터베이스를 아직 사용하지 못하는 회사입니다. 우리는 데이터베이스를 사용하는 회사가 기계 학습을 적용하기에 더 준비가 된 회사라고 생각했습니다.

MindsDB는 평범한 SQL에서 모델링과 배포를 어떻게 접근하나요?

우리는 모델을 테이블로 나타내어 질의할 수 있게 합니다. 그래서 배포의 개념을 제거했습니다. 데이터베이스에서 CREATE VIEW를 사용하면, 뷰가 생성된 즉시 사용할 수 있습니다. MindsDB에서 CREATE MODEL을 사용해도 마찬가지입니다.

사람들은 MindsDB를 사랑합니다. 기계 학습 배포를 단순화한 점이 이유 중 하나입니다. 기계 학습 배포를 단순화하는 것이 왜 중요한가요?

사람들은 불필요한 ETL 파이프라인을 추상화하기 때문입니다. 우리는 기계 학습의 가치를 추출하는 데 집중하고, 기계 학습 인프라를 유지하는 데 시간을 쓰지 않도록 합니다.

오픈 소스 스타트업과 전통적인 스타트업의 장단점은 무엇입니까?

오픈 소스 프로젝트는 단지 아이디어로 시작할 수 있습니다. 그리고 사람들이 함께 빌드할 수 있습니다. 하지만 전통적인 접근법은 처음부터 모든 것을 혼자서 해야 합니다. 오픈 소스는 협업적인 제품 사용자 피드백 접근법입니다.

MindsDB는 최근 Benchmark에서 1,650만 달러의 시리즈 A 투자를 받았습니다. Benchmark는 왜 완벽한 투자자이며, 어떻게 그들의 비전이 일치합니까?

Benchmark는 우리 산업에서 훌륭한 기록을 가지고 있습니다. Chetan은 MongoDB (MDB ), Elastic, Airbyte와 같은 회사를 세계 최고의 회사로 만드는 데 도움을 주었습니다. 우리는 Benchmark와 Chetan이 MindsDB에 더할 나위 없이 완벽한 투자자라고 생각합니다.

이번 인터뷰를 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 MindsDB를 방문해 주세요.