기계 학습의 세계로 접근하세요.
테크브레이크는 ACI 러닝에 의해 제공됩니다. ACI 러닝을 방문하면 팀의 IT 기술을 최신 상태로 유지할 수 있습니다. twit Twitter 청취자는 적어도 20% 할인을받을 수 있으며, 최대 65% 할인을 받을 수 있으며, 기업용 솔루션 계획을할 수 있습니다. 팀의 크기에 따라 할인이 결정됩니다. 양식을 작성하면 할인이 적용됩니다. 오늘은 predabase의 공동 창립자 겸 CEO 인 Dev Rishi를 모시게 되었습니다. Deb,이 쇼에 오신 것을 진심으로 환영합니다. 오늘은 재미있는 주제에 대해 이야기하려고하지만, 그 전에 우리의 청중은 경험의 큰 스펙트럼을 가지고 있습니다. 시작부터 시작하는 사람들부터 세계의 CEO와 CTO까지 다양한 사람들입니다. 그리고 그들 중 일부는 사람들의 기원 이야기를 듣는 것을 좋아합니다. 테크에 대한 여정과 predabase에 이르게 된 동기에 대해 알려주실 수 있으십니까?
네, 확실히 그렇죠. 제 생각에는, 제 기술 배경은 10년 전에 컴퓨터 과학과 기계 학습을 공부하는 것으로 시작되었습니다. 제가 석사 과정을 마치면서 컴퓨터 과학과 통계에 중점을 두었습니다. 그리고 제 기술적 배경을 위해 제 프로덕트 매니저로 전환했죠. 구글에서 제가 PM으로 일했을 때, 구글 어시스턴트와 같은 제품 안에서 구글 연구가 기계 학습을 어떻게 운영화하고 제품에 적용하는지에 대한 경험을했습니다. 그리고 실제로 저는 대부분의 시간을 Google Cloud의 외부 기계 학습 프로 플랫폼을 위한 최초의 PM으로 보냈습니다. 그 때는 카글의 첫 번째 PM도했는데, 카글은 데이터 과학 및 기계 학습 커뮤니티입니다. 카글이 얼마나 많은 사람들이 데이터 과학, 기계 학습, 통계, 파이썬 판다스에 대해 알고 있다는 것을 전혀 모르고 있었던 것이 놀랍게도 백만 사용자 이상이었습니다. 하지만 저가 이직할 때는 2천 5백만 사용자를 가지고 있었고, 현재는 실제로 약 1천 4백만 사용자 정도입니다. 이는 개인적인 수준에서 이러한 관심의 성장을 보여주는 것 같습니다. 동시에 기업들이 기계 학습을 제품으로 적용하는 것이 어려움을 겪고 있다는 것을 보았습니다. 실리콘 밸리 기술 기업들 외부에서 기계 학습을 운영 및 제품화하는 능력이 매우 제한적이었습니다. 그래서 2020년에는 Pierre와 Travis, Chris와 함께 만나 이를 조직에 더 쉽게 사용할 수 있는 새로운 방법에 대해 열정을 가지고 이야기하면서 Pratibase라는 회사를 설립했습니다. 이는 하나의 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 구축된 것이었습니다. 그래서 우리는 주로 엔지니어들이 모델을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 주로 개발되었으며, 약 2년 반 전에 시작했습니다. 오늘 우리는 그 임무에 있을 때 매우 흥분합니다.
잘 됐군요. 개발하는데 있어서 어려움이 있는 부분에 대해 이야기해보면 어떨까요? 프로덕트를 실험적 환경에서 개발하고 사용 환경으로 전환할 때 어떤 어려움이나 조치를 취해야 하는지 회사들이 어떤 생각을 하는지 알려주실 수 있을까요?