Nir Bar-Lev, Allegro AI’nin CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Nir Bar-Lev, Allegro AI’nin CEO’su ve kurucu ortağıdır. Allegro AI, şirketlere makine ve derin öğrenme çözümlerini geliştirmelerine, dağıtmalarına ve yönetmelerine yardımcı olur. Allegro AI ile şirketler, daha yüksek kaliteli ürünleri daha hızlı ve daha düşük maliyetle piyasaya sürer ve yönetirler. Ürünler, Allegro Trains açık kaynaklı ML ve DL deney yöneticisi ve ML-Ops paketinin üzerine kuruludur.

AI’ye ilk olarak neler çekti?

Kariyerim boyunca, teknoloji alanında yenilikçi çözümler geliştirmeye ve büyük ölçekli sorunları veya fırsatları ele almaya odaklandım. Google’ (GOOGL ) da çalıştığım süre, bu yöndeki eğilimimi şekillendirdi.

AI, teknoloji alanındaki sınırları genişleten bir alan ve hayatımızın几乎 her yönünü etkileyebilecek potansiyele sahip.

Google’da ses tanıma platformunun kurucu ürün lideri olarak başladığınız günleri anlatır mısınız?

Wharton İşletme Okulu’ndan mezun olduktan sonra Google’a katıldım ve şirketin geleneksel iş yönetimi yöntemlerinden farklı olarak çalıştığını gördüm. Bu konuda aynı zamanda Google’a aynı zamanda katılmış olan birkaç meslektaşım ile konuştuğumu hatırlıyorum.

Google, iş playbook’ını değiştirdi, ancak aynı zamanda reklam işinden elde ettiği büyük mali kaynaklar sayesinde diğer şirketlerin yapamayacağı deneyler yapabildi. Google’da geçirdiğim on yıl boyunca, şirketin büyümesi ile birlikte daha geleneksel iş yönetimi yöntemlerini benimsediğini gördüm.

Ses tanıma platformunun ürün müdürü olarak, araştırma bilimciler ile çalışmak zorunda kaldım. Bu, Google’da gerçekten uygulamalı araştırma yapan ilk araştırma ekiplerinden biriydi. Bu, benim için büyük bir zorluktu. Araştırmacıların mühendislerden farklı zihniyetleri vardır ve ben, mühendislerin hakim olduğu bir şirket olan Google’da, yetenekli araştırmacılar ile çalışmaya çalışıyordum.

O zamanlar karşılaştığım zorluklar, şirketlerin bugün AI veri bilimcilerini organizasyonlarına entegre etmeye çalışırken karşılaştıkları sorunlara çok benzer.

2016 yılında Allegro AI’nin kurucu ortaklarından biri oldunuz. Allegro AI’yi kurma kararının arkasında neler vardı?

Allegro AI’yi kurarken, iki yetenekli ortakla birlikte çalıştım. Bir ortak, İsrail’in ilk ve şu anda önde gelen AI laboratuvarlarından birinde ilk PhD öğrencisiydi. O, uygulamalı AI topluluğunda yerel olarak gerçekten bir öncüydü. Onunla konuştuğumda, ML ve DL’yi uygulamada ölçek, otomasyon, güvenilirlik, kalite ve daha fazlasını içeren yeni bir dizi zorluğun ortaya çıkacağını anladım. Google ve diğer teknoloji devleri, bu zorlukları karşılamak için sınırsız kaynaklara sahip olmanın avantajına sahipler. Ancak diğer şirketler, bu kaynaklara erişemezler. Bu, benim deneyimlerimi Allegro AI’ye katkıda bulunmak ve AI araçları sağlayarak büyük bir etki yaratmak için bir fırsat oldu.

Allegro AI, açık kaynaklı bir makine öğrenimi ve derin öğrenimi yönetim platformu olarak hizmet vermektedir. Açık kaynaklı yazılımların faydalarını anlatır mısınız?

Açık kaynaklı yazılımların birçok faydası vardır. En önemli avantajı, daha geniş bir topluluğu ürünün kendisinin geliştirilmesine dahil etmesidir. Kullanıcılar hataları bulur, sorunları raporlar, ilginç özellikler hakkında geniş bir tartışma yapılır ve diğer açık kaynaklı araçlarla entegrasyon daha kolaydır.

Bu, topluluk ve şirket için bir kazan-kazan modeli sağlar. Deneme ve test için kolaylık sağlar ve daha büyük müşterilerin, daha geniş bir kullanıcı kitlesine sahip ve dolayısıyla daha az riskli bir yazılımın üzerine kurulu ek özellikler ve hizmetler için ödeme yapmalarına olanak tanır.

Allegro AI, veri yönetimi hizmetleri sunmaktadır. Bu hizmetlerin neler olduğunu anlatır mısınız?

Allegro AI, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri yönetimi hizmetleri sunar. Ancak, yapılandırılmış veri yönetimi için kanıtlanmış çözümler bulunurken, biz yapılandırılmamış veri yönetimi için benzersiz bir çözüm sunuyoruz.

Veri yönetimi hizmetlerimizin türü, fiziksel veri yönetimi değil, AI açısından veri yönetimi şeklindedir. AI için, veri bilimcilerin elindeki verilerin neler olduğunu anlamaları çok önemlidir. Yapılandırılmamış veriler için bu çok zordur. Binlerce veya yüz binlerce saatlik video veya ses düşünün. Milyarlarca sensör sinyali düşünün.

Veri bilimcilerin, modellerini etkili bir şekilde eğitebilmeleri için verilerin varyansını anlamaları gerekir. Verilerde eksik veya önyargılı veri parçaları olup olmadığını bilmeleri gerekir.

Ve sonra – diğer yandan – bu durumları maliyet etkin ve hızlı bir şekilde ele alabilecek araçlara ihtiyaçları vardır. Yeni fiziksel veri kaynaklamak ve etiketlemek (çok pahalı ve zaman alıcı bir iş) zorunda kalmadan.

Bu, sunduğumuz araçların türüdür: verilerinizi çok ayrıntılı bir düzeyde analiz edebileceğiniz güçlü araçlar ve diğer yandan, veri bilimcilerin, kod yazmadan, eldeki verilere dayalı etkili eğitim çalıştırmaları kurabilecekleri araçlar.

Bunun üzerine, veri akışı optimizasyonu, veri taşıma gibi konularda ek değer katıyoruz. Çünkü terabaytlarca veri işliyoruz ve bu verilerin taşınması pahalı olabilir.

Allegro AI ayrıca veri mühendisliği hizmetleri outsourcing hizmeti sunmaktadır. Bu hizmetlerin neler olduğunu anlatır mısınız?

Allegro AI, öncelikle bir ürün şirketi olarak, şirketlere AI (DL/ML) modelleri entegre edilmiş ürünler geliştirmelerine, dağıtmalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak için araçlar, altyapı veya iskeleler sağlamakta uzmanlaşmıştır.

Bununla birlikte, müşterilerimiz bazen, araçlarımızın üzerine inşa edilmiş özel boru hatlarını kurmak veya modellerini başlatmak için yardıma ihtiyaç duyarlar. Bu durumlar olduğunda, temel yazılım teklifimize ek hizmetler sunuyoruz.

Federated Learning’in önemini ve Allegro AI’nin bu bağlamda nasıl kullanılabileceğini anlatır mısınız?

Federated öğrenme, tek bir AI modelini, farklı fiziksel konumlarda bulunan veri kümeleri üzerinde eğitmek yeteneğidir. Ayrıca, “kör federated öğrenme” veya “kör işbirliği öğrenme” olarak adlandırdığımız bir sürümünü de sunuyoruz, burada hiçbir varlık, kendisine ait olmayan verilere erişemez, nihai modeli alan varlık dahil.

Federated öğrenme, veri gizliliği, düzenleyici veya IP/konfidansiyalite korunması kritik olan durumlar için önemlidir. Örneğin, iki veya daha fazla hastane veya tıbbi kurum, CT taramaları için bir modeli birlikte eğitmek isteyebilir veya iki hükümet kurumu, terörle mücadele verilerini kullanarak bir model oluşturmak isteyebilir, ancak yasal nedenlerle birbirlerine veri açıklamadan.

Ya da, bir şirketin, dünyanın dört bir yanından toplanan verilere dayalı otonom araçlar için bir model eğitmek istemesi, ancak bu verilerin taşınmasının çok pahalı olması gibi durumlar.

Allegro AI, dünya çapında kanıtlanmış ve test edilmiş ticari bir platforma sahip, federated öğrenmeyi sağlayan çok az şirketten biridir.

Allegro AI hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Allegro AI, AI araçları ve ML-Ops dünyasında yükselen bir güç. Geçtiğimiz çeyrekte, COVID-19 krizi sırasında, müşteri tabanımızı sadece 3 aylık bir dönemde iki katına çıkaran bir büyüme yaşadık.

Teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi için Allegro AI’yi ziyaret edin.