Hyun Kim, Superb AI’nin CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Hyun Kim, Superb AI şirketinin CEO’su ve kurucu ortağıdır. Superb AI, AI ekiplerine daha iyi AI’yi daha kısa sürede oluşturmaları için yeni bir nesil makine öğrenimi veri platformu sağlar. Superb AI Suite, ML mühendisleri, ürün ekipleri, araştırmacılar ve veri anotatörlerinin verimli eğitim veri akışları oluşturmalarına yardımcı olan bir entreprise SaaS platformudur.

Sizce AI, Veri Bilimi ve Robotik alanlarına ilk olarak ne çekti?

Duke Üniversitesi’nde Biyomedikal Mühendisliği bölümünde lisans eğitimi alırken, genetik ve nasıl DNA’mızı hastalıkları tedavi etmek veya genetik olarak tasarlanmış organizmaları oluşturmak için mühendislik yapabileceğimiz konusunda çok hevesliydim. Bir wet-lab deneyini özellikle hatırlıyorum, altı ay boyunca sürekli başarısız oluyordu. En sinir bozucu kısmı, çok fazla tekrarlı manuel iş olması ve muhtemelen bu, birçok potansiyel hatanın kaynağıydı.

Bu sinir bozucu durum, otomasyonla ilgili her şeyle ilgilenmeme neden oldu. Duke’taki çeşitli laboratuvarlarda dolaştım ve sonunda makine öğreniminin Parkinson hastalığını beyin MRI taramaları kullanarak nasıl teşhis edebileceğini araştıran bir laboratuvara katıldım. Burada derin öğrenme ağlarının değişim potansiyelini gerçekten hissettim. Duke’ta bilgisayar bilimi alanında doktora programına devam ettim ve Intelligent Robot Lab’de robotların öğrenmesini öğretmek için yoğun bir şekilde çalıştım.

2016’da Amazon (AMZN ) Robotics Challenge’de yer aldınız. Ne üzerinde çalışıyordunuz ve bu deneyimi nasıl buldunuz?

Amazon Robotics Challenge’de, takımlar, robotların belirli bir süre içinde otomatik olarak öğeleri toplaması ve yerleştirerek puan kazanır. Fabrikalarda ve montaj hatlarında robotlar, robotun topladığı ve yerleştirdiği belirli nesneye göre tasarlanabilir, ancak ARC, robotlarımızın çok dinamik durumlar altında çalışmasını sağlar. “Team Duke”ın lideriydim ve Motion Planning fonksiyonuna sahiptim. Gerçekçi bir depo ortamında toplama ve yerleştirme robot manipülasyon görevleri için robot hareket planlama yöntemleri tasarladım ve uyguladım. Bu, çok kompleks sistemleri bir araya getirmemiz gereken heyecan verici bir öğrenme deneyimi oldu, bilgisayar görüşü tabanlı robot algılama sistemlerinden hareket planlama algoritmalarına ve özel olarak tasarlanmış mekanik uç donanımlara kadar.

Daha sonra SK T-Brain’de yaklaşık 2 yıl makine öğrenimi araştırma mühendisi olarak çalıştınız. Bu proje nedir?

PhD’min yaklaşık bir yıl sonrasında, 2016 Mart’ında, Google’ın AlphaGo’su, Go’da insan şampiyonu Lee Sedol’u yendi. Özellikle Kore’de Go’nun daha popüler olduğu için bu, Kore’de çok önemli bir haberdi.

Bu olaydan sonra, hükümet ve büyük şirketler hemen AI araştırmalarına çok para yatırmaya başladı. Bu şirketlerden biri SKT, ya da SK Telecom (SKM ), büyük bir Kore konglomeratıydı. SKT Brain adlı yeni AI araştırma laboratuvarında Makine Öğrenimi Araştırma Mühendisi pozisyonuna teklif edildi ve yaklaşık 2 yıl için PhD’mi bırakarak Kore’ye geri döndüm.

Ekibimin amacı, şirket için potansiyel olarak bir ürün olarak spin off edebilecek veya iş fırsatları yaratabilecek çeşitli AI konularında araştırma yapmaktı. Bu iki yıl içinde, otonom araçlar, oyun AI’si (özellikle StarCraft AI) ve Generative Adversarial Networks veya GAN’ler gibi konulara çalıştım.

İki yıl sonra, PhD programımı tamamlamak yerine, Superb AI şirketimi kurmak için ayrıldım.

Superb AI’yi kurma fikri nereden geldi?

Okulda robot öğrenimi üzerine araştırma yaparken ve daha sonra bir corporate araştırma laboratuvarında çalışırken, zamanımın çoğunu veri toplama ve etiketleme ile geçirdiğimi fark ettim.

Okulda, robotik simülasyon verileri için simüle edilmiş ortamlar oluşturmaya harcıyordum. Önceki şirketimde, otonom sürüş ve oyun AI için veri toplama ve etiketleme ile meşgul oluyordum.

Ve maalesef, bu sadece benim için değildi. Aynı şey, makine öğrenimi endüstrisindeki her araştırmacı ve mühendis için geçerliydi.

Bunu çözmek istedim. Makine öğrenimi ve AI’nin büyük bir hayranı olduğumu ve gerçekten hayatlarımızı değiştirebileceğine inanıyorum. Teknolojik atılımların daha hızlı gerçekleşmesini istiyorum ve bunları günlük hayatımıza uygulamak istiyorum.

Bunun gerçekleşmesi için, ilk olarak makine öğrenimi algoritmalarının daha az insan girdisi ile öğrenmesini sağlamak için araştırma yaptım. Bu, beni denetimli öğrenme ve meta-öğrenme gibi konulara yöneltti. GAN’ler üzerine bir makale yayınladıktan sonra, ne yapmak istediğimi anladım. Araştırma çalışmaları yayınlamak yerine, endüstrinin ve veri sorununu hemen çözmeye yardımcı olacak bir ürün veya hizmet oluşturmak istedim.

Superb AI tarafından sunulan hizmetleri en iyi nasıl tanımlarsınız?

Superb AI, Superb AI Suite adlı bir makine öğrenimi veri platformu sağlar. Suite, şirketlerin eğitim verilerini oluşturmasını, etiketlemesini ve yönetmesini kolaylaştırır ve ML Ops döngüsünü hızlandırır.

Bilindiği gibi, makine öğrenimi ekiplerinin zamanının %50’den fazlasını eğitim veri setlerini yönetmekle geçirirler. Mühendislerin eğitim veri setlerini kolayca filtrelemesine, aramasına ve değiştirmesine yardımcı oluruz ve ML Ops yığını ile entegre olmalarını sağlarız, SDK ve API’lerimiz aracılığıyla.

Ürün liderleri de eğitim verisi ile çok zaman harcarlar. Onların hayatlarını kolaylaştırmak için sorun takibi, veri analitiği ve birçok işbirliği ve üretkenlik özelliği sunarız.

Ayrıca, otomatik etiketleme özelliğimiz, transfer öğrenimi ve aktif öğrenme gibi gelişmiş ML tekniklerini kullanarak, otomatik etiketleme ve kalite kontrol sürecine yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi veri platformu oluştururken en zorlu aspect nedir?

Makine öğrenimi veri platformu oluşturmak, sadece makine öğreniminin büyük miktarda yapılandırılmamış veri gerektirmesi nedeniyle değil, aynı zamanda verilerin dünya çapındaki birçok kullanıcı tarafından sürekli okunması ve güncellenmesi gerektiği için de ilginç bir mühendislik zorluğu oluşturur.

Superb AI platformunu kullanan bazı şirketler hangileridir?

Farklı sektörlerdeki çeşitli büyüklüklerde müşterilere sahibiz. Büyük tüketici elektroniği şirketleri, Samsung ve LG, platformumuzu kullanarak veri yönetimini ve ML geliştirme sürecini hızlandırırlar. Otonom araçlar endüstrisinde ve fiziksel güvenlik, inşaat gibi uygulamalarda insansız sistemler kullanan birçok şirket ve startup, platformumuzu kullanır.

Ayrıca, AR/VR ve oyun şirketleri, ML modellerini eğitebilecek veri setleri oluşturmak ve yönetmek için eğitim veri platformumuzu kullanır.

Tıbbi sektörde, uluslararası üniversitelerin araştırma laboratuvarları, eğitim verilerini yönetmek ve Bilgisayarlı Görüntü modellerini MR ve CT taramalarında tümörleri tanımak için daha verimli bir şekilde eğitmek için platformumuzu kullanır.

Superb AI, 2019 Kış dönemi Y Combinator’un bir üyesiydi. Bu deneyimi ve öğrendiğiniz ana noktaları anlatır mısınız?

İki ana aldığımız ders, kullanıcıya odaklanmak ve hızlı bir şekilde iterasyon yapmak oldu. YC’nin sloganı “insanların istediği bir şey yaratmak”. Çoğu zaman, özellikle teknoloji şirketleri, teknik yeniliklere odaklanırlar ve kullanıcıların gerçekten neye ihtiyacı olduğunu göz ardı ederler. Üç aylık süreç boyunca, kullanıcılarla konuşmaya ve gerçekten neye ihtiyaçları olduğunu anlamaya odaklanmayı öğrendik ve ürün güncellemeleri ve mesajlaşmayı kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarladık. Ürün veya pazar uyumu elde etmek için ilk denemede başarılı olmak imkansızdır, bu nedenle kullanıcılarla sürekli konuşmak ve onlara ne istediklerini vermek çok önemlidir.

Superb AI hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Ücretsiz ürünümüzü güçlendirdik ve kullanıcıların daha fazla ham varlık depolamasına, etiketleme ve veri yönetimi özelliklerine ve geliştirici araçlarına sahip olmasını sağlıyoruz. AI’yi demokratikleştirmeye gerçek bir misyonumuz var ve insanların, AI’nin günlük hayatlarına entegrasyonunu ve benimsemesini ilerletmek için elimizden gelen her şeyi yapan şirketler olduğumuzu bilmelerini istiyoruz.

İlgili röportajlar için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi almak isteyen okuyucular Superb AI sitesini ziyaret edebilir.