Nir Bar-Lev, Allegro AI의 CEO & 공동 창립자 – 인터뷰 시리즈

Nir Bar-Lev는 Allegro AI의 CEO이자 공동 창립자입니다. Allegro AI는 기업들이 기계 및 딥 러닝 솔루션을 개발, 배포 및 관리하는 것을 도와주는 회사입니다. Allegro AI를 통해 조직은 더 높은 품질의 제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 시장에 내놓을 수 있습니다. 제품은 Allegro Trains 오픈 소스 ML 및 DL 실험 관리자와 ML-Ops 패키지에 기반합니다.

당신은 처음에 AI에 관심을 갖게 된 이유는 무엇인가?

내 경력에서 가장 관심을 두었던 것은 기술 혁신을 통해 큰 규모의 문제나 기회를 해결하는 것이었습니다. 구글에서 일한 시간이 이러한 성향을 형성하는 데 도움이 되었습니다.

AI는 이러한 두 가지 조건을 모두 충족합니다. 현재 기술의 최전선에 있으며 지구上的 거의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있습니다.

당신은 구글에서 음성 인식 플랫폼의 창립 제품 리드를 맡았습니다. 초기 구글에서 일한 경험과 그 경험에서 배운 것을 이야기해 주시겠습니까?

비즈니스 스쿨을 졸업하고 바로 구글에 입사했을 때, 구글은 이미 성립된 비즈니스 규범과 다르게 작동하고 있음을 알게 되었습니다. 구글은 광고 비즈니스에서 엄청난 자금을 얻을 수 있었기 때문에 다른 회사들이 할 수 없는 실험을 할 수 있었습니다. 구글에서 10년 동안 일하면서 점점 더 주류 비즈니스 관행과 사고 방식을 채택하게 되었습니다.

제품 리드로서 연구 과학자들과 함께 일해야 했습니다. 이는 구글의 최초의 적용 연구 팀 중 하나였습니다. 이는 큰 도전이었습니다. 연구자들은 엔지니어와 다른 사고 방식을 가지고 있습니다. 구글은 엔지니어 중심의 회사였기 때문에 연구자들과 협력하는 것이 어려웠습니다.

당시의 도전은 현재 기업들이 AI 데이터 과학자를 조직에 통합하려고 할 때 직면하는 문제와 매우 유사합니다.

2016년에 Allegro AI의 공동 창립자가 되었습니다. Allegro AI를 창립한 이유는 무엇인가?

Allegro AI를 창립할 때, 두 명의 놀라운 파트너와 함께했습니다. 한 명의 파트너는 이스라엘의 첫 번째 AI 연구소에서 최초의 박사 과정 학생 중 한 명이었습니다. 그는 지역적으로 적용된 AI의 창립 팀 중 하나였습니다. 그는 실제 적용에서 기계 학습과 딥 러닝을 사용하는 데 필요한 새로운 도전을 예상할 수 있었습니다. 그와의 대화에서, 구글과 이전의 경험을 통해 큰 영향을 미치는 회사を作을 수 있다고 생각했습니다.

Allegro AI는 오픈 소스 기계 학습 및 딥 러닝 관리 플랫폼입니다. 오픈 소스 소프트웨어를 사용하는ประโยชน은 무엇인가?

오픈 소스는 여러 가지 이점을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 더 넓은 커뮤니티가 제품을 개선하는 것입니다. 사용자들은 버그와 문제를 찾을 수 있으며, 기능에 대한 논의가 있습니다. 다른 오픈 소스 도구와의 통합도 더 쉽습니다. 오픈 소스는 커뮤니티와 회사 모두에게 이익이 되는 모델을 제공합니다. 사용자들은 쉽게 테스트하고 확장할 수 있으며, 큰 잠재 고객들은 확장된 기능이나 서비스를 구매할 수 있습니다.

Allegro AI는 데이터 관리 서비스를 제공합니다. 제공하는 도구의 종류는 무엇인가?

Allegro Ai는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 관리를 모두 제공합니다. 그러나 구조화된 데이터 관리에는 이미 검증된 솔루션이 있습니다. 우리는 비구조화된 데이터에 대한 고유한 솔루션을 제공합니다.

우리가 제공하는 데이터 관리는 물리적인 데이터 관리가 아닙니다. AI 관점에서 데이터 관리입니다. 데이터 과학자들은 사용 가능한 데이터를 이해해야 합니다. 비구조화된 데이터의 경우 이는 매우 어렵습니다. 수천 또는 수백만 시간의 비디오 또는 오디오를 상상해 보십시오. 수십억 개의 센서 신호를 상상해 보십시오.

데이터 과학자들은 모델을 효과적으로 훈련하기 위해 데이터의 분산을 이해해야 합니다. 데이터에 중요한 부분이 누락되었는지, 데이터에 편향이나 왜곡이 있는지 이해해야 합니다.

또한 이러한 상황을 비용 효율적으로 빠르게 해결할 수 있는 도구가 필요합니다. 새로운 물리적인 데이터를 소싱하고 주석을 달거나 레이블을 지정하는 것은 매우 비용이 많이 들고 시간이 걸리는 작업입니다.

이러한 도구를 제공하는 것이 우리의 목표입니다. 데이터에 대한 비즈니스 인텔리전스를 제공하는 강력한 도구를 제공합니다. 또한 데이터를 실험과 모델에緊密하게 통합하여 데이터 과학자가 코드 없이 효과적인 훈련을 설정할 수 있도록 합니다.

또한 데이터 흐름, 데이터 이동 등에 대한 최적화를 제공합니다. 테라바이트 단위의 데이터를 처리하기 때문에 데이터를 이동하는 것은 비용이 많이 듭니다. 따라서 이러한 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

Allegro AI는 또한 데이터 엔지니어링 서비스를 아웃소싱합니다. 제공하는 서비스는 무엇인가?

Allegro Ai는 주로 제품 회사입니다. 우리는 AI(ML/DL) 모델이 통합된 제품을 개발, 배포 및 관리하는 데 필요한 도구, 인프라 또는 스캐폴딩을 제공하는 회사입니다.

때때로 고객들은 우리의 도구 위에 특정 파이프라인을 설정하거나 모델을 시작하는 데 도움이 필요합니다. 이러한 상황에서 우리는 핵심 소프트웨어 제품에 부수적인 서비스를 제공합니다.

연합 학습의 중요성과 Allegro AI를 이러한 contexto에서 사용하는 방법에 대해 이야기해 주시겠습니까?

연합 학습은 여러 물리적인 위치에 있는 데이터셋을 사용하여 단일 AI 모델을 훈련하는 능력입니다. 우리는 또한 “블라인드 연합 학습” 또는 “블라인드 협력 학습”이라고 하는 강화된 버전을 제공합니다. 여기서 이 시나리오의 단일 实體는 자신에게 속하지 않는 데이터에 접근할 수 없습니다.

연합 학습은 데이터 개인 정보 보호, 규제 또는 지적 재산권을 유지하는 것이 중요할 때 중요합니다. 예를 들어, 두 개 이상의 병원이 의료 데이터를 공유하여 CT 스캔 모델을 훈련하거나, 두 개의 정부 기관이 테러 대책 모델을 빌드하기 위해 데이터를 공유하지만 법적 이유로 데이터를 서로 공개할 수 없는 경우입니다.

또한 데이터를 이동시키는 것이 금지적으로 비용이 많이 들거나 불가능한 경우에도 중요합니다. 예를 들어, 전 세계에서 자동차가 운행하는 데이터를 사용하여 자율 주행 자동차를 훈련하는 글로벌 자동차 OEM입니다.

Allegro AI는 전 세계에서 연합 학습을 위한 검증된 상업적 플랫폼을 제공하는 소수의 회사 중 하나입니다.

Allegro AI에 대해 추가로 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

Allegro AI는 AI 도구와 ML-Ops 세계에서 떠오르는 lực입니다. 최근 쿼터에, 코로나19 위기 첫 번째 물결의 도중, 고객 기반을 3개월 만에 두 배 이상 증가시켰습니다.

인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Allegro AI를 방문하시기 바랍니다.