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

Nir Bar-Lev, Allegro AI‘nin CEO ve Kurucu Ortağıdır. Allegro AI, şirketlerin makine ve derin öğrenme çözümlerini geliştirmelerine, dağıtmalarına ve yönetmelerine yardımcı olmak konusunda uzmanlaşmıştır. Allegro AI ile şirketler, daha yüksek kaliteli ürünleri daha hızlı ve daha düşük maliyetle piyasaya sürerek yönetirler. Ürünler, Allegro Trains açık kaynaklı ML ve DL deney yöneticisi ve ML-Ops paketlerine dayanmaktadır.

İlk olarak size neler AI’yi çekmiştir?

Kariyerim boyunca beni en çok cezbeden şey, büyük ölçekli sorunları veya fırsatları (ve aslında bunlar aynı madalyonun iki yüzü) çözmek için yenilikçi teknoloji getirmek olmuştur. Google’da geçirdiğim süre kesinlikle bu eğilimi şekillendirmiştir.

AI kesinlikle bu iki kutuya da işaret koyuyor. Bugün teknoloji cephesinin ön saflarında ve hayatımızın几乎 her yönünü etkileme potansiyeline sahiptir.

Google’da ses tanıma platformunun kurucu ürün lideri olarak başlayan etkileyici bir kariyeriniz var. Bu erken günleri ve bu deneyimin size neler öğrettiğini tartışabilir misiniz?

Wharton İşletme Okulu’ndan mezun olduktan sonra Google’ın, dünyanın en iyi işletme okullarında öğretildiği ve kariyerimin başlangıcında deneyimlediğim geleneksel işletme normlarına tamamen aykırı bir şekilde işlediğini gördüm. Aynı zamanda Google’a yeni katılan birkaç colegemi ile bunu tartışmayı hatırlıyorum.

Google, bir ölçüde, iş yapma kitabını değiştirdi, ancak aynı zamanda reklam işinden muazzam bir sanal para evine sahip oldu ve çoğu şirketin yapamayacağı şekilde denemeler yapmasına izin verdi. Google’da on yıl geçirdikçe, giderek daha fazla “ana akım” geleneksel işletme uygulamaları ve düşünce süreçlerini benimsediğini gördüm.

Benim için de, ürün müdürü olarak ses tanıma platformunu yönetmek, araştırma bilim adamlarıyla çalışmak anlamına geliyordu. Bu aslında Google’da gerçekten uygulamalı araştırma yapan ilk araştırma takımlarından biriydi. Benim için bu büyük bir zorluktu. Araştırmacıların mühendislerden çok farklı zihniyetleri vardır ve burada ben, bir mühendislik odaklı şirket olan bir şirketin içinde, başarılı araştırmacılarla çalışmaya çalışıyordum.

Sonuç olarak, yaklaşık 15 yıl önce karşılaştığım zorluklar, şirketlerin bugün AI veri bilimcilerini organizasyonlarına entegre etmeye çalışırken karşılaştıkları sorunlara çok benzer.

2016’da Allegro AI’nin kurucu ortaklarından biri oldunuz. Allegro AI’yi kurma arkasındaki ilhamınız nedir?

Allegro AI’yi kurarken, iki harika ortakla birlikte çalıştım. Ortaklarımdan biri, İsrail’in ilk ve şu anda lider AI laboratuvarlarından birindeki ilk PhD öğrencisiydi. Bu, yerel olarak uygulamalı AI’nin kurucu takımlarından biriydi. O, uygulamalı ML/DL’nin ölçek, otomasyon, güvenilirlik, kalite ve daha fazlası gibi yeni bir dizi zorlukla başa çıkması gerektiğini görmüştü. Onlarla konuştuğumda, Google ve önceki deneyimimden yararlanarak, büyük bir etkiye sahip olabilecek bir şirket yaratma fırsatım olduğunu gördüm. Google ve diğer teknoloji devleri, bu zorluklara karşı sınırsız kaynaklara sahip olabilen bir konumdadırlar. Ancak neredeyse herkes bunu yapamaz (yeteneklere erişim, mali kaynaklar, şirket odaklanması vb. açısından). Bu, exactly ne yapmayı sevdiğime (bkz. s1) ve tüm ekosisteme yardımcı olma fırsatıydı.

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

Açık kaynaklı yazılımların birkaç faydası vardır. En önemli şey, ürünün kendisinin geliştirilmesinde daha geniş bir topluluğa güvenmesidir. Kullanıcılar hatalar, sorunlar bulur, ilgi çekici özellikler hakkında geniş bir tartışma vardır; diğer açık kaynaklı araçlarla entegrasyon çok daha kolaydır.

Bu, topluluk ve şirket için bir kazan-kazan modeli sağlar. Deneme ve test için ve hatta genişletme için ödeme yapmayan organizasyonlar için harika bir model sunar ve aynı zamanda daha büyük potansiyel müşterilerin, geniş olarak kullanılan (ve bu nedenle daha az riskli) bir yazılım parçasının üzerine kurulu olan genişletilmiş özellikler ve hizmetler için ödeme yapmasına olanak tanır.

Allegro AI, veri yönetimi hizmetleri sunmaktadır. Bu hizmetler için hangi tür araçlar sunulmaktadır?

Allegro Ai, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri yönetimi sunar. Ancak, yapılandırılmış veri yönetimi için kanıtlanmış birçok çözüm varken, biz yapılandırılmamış veri için benzersiz bir çözüm sunuyoruz.

Özellikle, sunduğumuz veri yönetimini niteliklendirmek önemlidir. Fikir, fiziksel veri yönetimi değil, AI açısından veri yönetimi. AI için, veri bilimcilerinin elindeki verilerin ne olduğunu anlamaları çok önemlidir. Binlerce veya yüz binlerce saatlik video veya ses düşünün. Milyarlarca sensör sinyali düşünün.

Veri bilimcilerinin, farklı durumlara uyum sağlamak için verilerin varyansını anlamaları gerekir. Verilerde kritik parçaların eksik olup olmadığını, verilerin içinde önyargı veya eğrilik olup olmadığını anlamaları gerekir.

Ve sonra – diğer taraftan – bu durumlara karşı etkili bir şekilde ve nhanh chóng müdahale edebilmeleri için araçlara ihtiyaçları vardır. Yeni fiziksel veri kaynaklarını bulmak ve etiketlemek (çok pahalı ve zaman alan bir iş) zorunda kalmadan.

Aslında, sunduğumuz araçlar tam olarak bu alandadır: verilerinize önceden görülmemiş bir düzeyde ayrıntı ve ayrıntı ile “AI BI (iş zekası)” melakukan araçlar. Ve diğer taraftan, veri bilimcilerin elindeki verilerini, sıfır kod ile etkili bir şekilde eğitim chạylarına ayarlayabilmeleri için araçlar.

Bunun üzerine, veri akışının optimizasyonu, veri taşıma vb. konularında ek değer sunuyoruz. Çünkü terabaytlarca veri işliyoruz. Verileri taşımak pahalı ve şirketlerin bunu optimize etme çözümlerine ihtiyacı var.

Allegro AI ayrıca veri mühendisliği hizmetlerinin dış kaynak kullanımını da sunmaktadır. Hangi hizmetler mevcuttur?

Allegro Ai esas olarak bir ürün şirketidir ve kendimizi, şirketlerin AI (DL/ML) modelleri entegre edilmiş ürünler geliştirmesine, dağıtmasına ve yönetmesine yardımcı olacak araçlar, altyapı veya iskeleler sunan bir şirket olarak görüyoruz.

Bu, yeni bir alandır ve müşterilerimiz bazen, araçlarımızın üzerine inşa edilmiş özel boru hatlarını kurmak veya hatta modellerini kendileri başlatabilmeleri için yardım ihtiyacı duyabilirler. Bu durumlar olduğunda, ana yazılım teklifimize ek hizmetler sunuyoruz.

Federated Learning’in önemini ve Allegro AI’nin bu bağlamda nasıl kullanılabileceğini tartışabilir misiniz?

Federated learning, temel olarak, tek bir AI modelini, farklı fiziksel konumlarda bulunan veri kümeleri üzerinde eğitmek anlamına gelir. Ayrıca, “kör federated öğrenme” veya “kör işbirliği öğrenimi” olarak adlandırdığımız bir sürümünü de sunuyoruz. Burada, bu senaryodaki hiçbir varlık, kendisine ait olmayan verilere erişemez, nihai modeli alan varlık dahil.

Federated öğrenme, veri gizliliği, düzenleme veya IP/gizlilik korunması kritik olduğunda ve aynı zamanda farklı veri kümelerini kullanmak istenildiğinde önemlidir. Örneğin, CT taramaları için bir modeli eğitmek isteyen iki veya daha fazla hastane veya tıbbi kurum; veya terörle mücadele verilerini kullanarak bir model oluşturmak isteyen iki veya daha fazla hükümet kuruluşu, ancak yasal nedenlerle birbirlerine veri açıklamalarına izin verilmez.

Veya, bir şirketin çeşitli veri depolarını taşıması çok pahalı olduğu için – örneğin, dünya çapında sürüş yapan arabalardan toplanan verileri kullanarak otonom araçlar eğitmek isteyen bir global otomotiv şirketinin durumu.

Allegro AI, dünya çapında test edilmiş ve kanıtlanmış bir ticari platform sunan, 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’nin ilk dalgası sırasında, müşteri tabanımızı sadece 3 aylık bir dönemde ikiye katlayarak büyüdük.

İçin teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Allegro AI‘yi ziyaret edebilirler.