Lendbuzz 数据科学副总裁Otkrist Gupta访谈

罗伯特·海因莱恩(Robert A Heinlein)的一则名言读到“理论上,一切都不可能完成。”在这个技术时代中,这非常明显,因为我们当前的趋势倾向于使用数据。

作为AI,ML,数据科学访谈的一部分,《 AI Time Journal》很高兴通过先生了解数据科学的意义  奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) Lendbuzz 。浏览这篇有趣的文章,以发现以下有趣的方面,

  • 数据科学的最新突破和深度学习网络的出现
  • 发生了’2020年大流行技术中最出色的技术
  • 在数据科学家中检查其技能的态度和态度

另外,在“有趣的思想”部分中找到Otkrist Gupta先生的有趣回答。

数据科学:在Techno-Enthusiast的办公桌上

贾根:“那里有无数人无法访问的数据’t using”。成为ML的技术爱好者&神经网络,您如何可视化此语句?

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 我认为这是真的–我认为有两种单独的查看方法。对于许多应用程序,我们仅消耗部分指标或错误指标(因此过度拟合/欠拟合)。在其他应用程序中,有价值的数据仅位于服务器上,而没有用于表示有用的东西。我们周围都有很多简单的例子,即使是简单的AI应用也可以带来巨大的进步。

例如,机器学习恒温器是5年前的一个新想法,而现在能源公司免费提供这些恒温器。在其他应用领域(例如公共交通)中,人工智能可以产生很大的影响。

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) 先生

贾根(Jagan):您认为,在过去1-2年中,影响我们世界的数据科学领域中最重要的突破是什么?您看到新兴趋势是什么?

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 最重要的突破是深度神经网络的出现– 我们已经在人类层面上开发了计算机视觉技术。我认为随着时间的流逝,我们将在涉及非软技能的所有地方看到深度学习的广泛应用–因此,对于那些数据集定义明确的地方–深度神经网络将击败人类。我认为它无意中将AI推回了最前沿– AI winter is over! 

数据科学’大流行期间最好

贾根:Where do you see opportunities for businesses to embrace data science applications especially in times of the current pandemic?

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 在工具方面,存在大量的机会,可以简化在家工作。 15-20年前曾有一段时间,全球化被认为是互联网和视频会议等技术迅速发展的必然结果。但是,政治,社会和经济因素人为地限制了–仍然有聪明人保持领先–如果您看一下当前的美国城市,千禧一代就会选择二线城市而不是一线城市,并将其升级为更高的城市。您可以看到房价等趋势再次证实了这一事实。电晕虽然在很多方面都不好,但给全球化带来了第二次机会–所以我们看到某些公司表现不错–甚至比锁定前的日子还要好。解决方案是允许在家工作–不浪费时间在通勤或面对面的会议上–同时专注于什么’重要。我希望这一趋势将继续下去。我们需要使它变得更容易的工具–帮助我们保持专注,跟踪参与度的工具。

数据科学:重新定义生活方式

Jagan:什么是最能推动您的数据科学事业发展的最佳投资之一? (可能是金钱,时间,精力,对业务,社会等的影响的投资。)

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 我认为最大的投资也是最耗时的就是我的博士学位。当我开始攻读博士学位时,我非常注重计算机视觉。但是,随着我对深度神经网络的深入了解,我意识到我对自动化和人工智能有着内在的兴趣。 

贾根:How important is the domain knowledge of the business/industry in realizing 数据科学用例的全部潜能,您是如何获得的?

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 领域知识很重要,但是有两个不同的基本AI智能之家–一个是10000小时的规则(顺便说一句,我要少跑几千小时:)。

10000小时规则规定,花时间做某事可提高您的效率和工作质量–并且有很多证据证明了这种影响。第二个是1%规则–从您获得的所有知识中–99%的时间中只有1%被使用。

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) 先生

要考虑的一个微妙的事情是:(a)我们可能需要获取其余的知识库,才能充分理解相关部分的重要性,而相关性可能只是在检查了整个工作之后才可用的元概念。 (b)1%的时间需要某种晦涩的东西(确实如此),我见识过有限知识的人步履蹒跚。因此,您得到的应用程序运行良好,突然开始崩溃,或者遇到了可伸缩性问题。您不具备的所有指标’t possess 知识渊博。只有一种获取领域专业知识的方法–花很多时间尝试学习!

贾根:What skills 和 attitudes do you look for when hiring data scientists?

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) :研究能力–独立思考。良好的计算能力和对学习和成长的根深蒂固的渴望。

与思想的乐趣(FYT)

贾根:Could you please create one caption to define data science/ ML. (The first 和 last alphabets of the caption should be the same)

奥特里克·古普塔(Otkrist Gupta) : 使用基准使机器更人性化


副主编

我坚信充满激情的人们可以使不可能的事情变为现实。出于对技术的兴趣,我担任了IT行业技术业务经理的角色,并担任过其他角色,例如Executive Magazine协调员,企业活动组织者,CXO&技术人员访谈。 

关于Jagan G.M.

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