Mark Landry의 여정 : Kaggle에서 h2o.ai로 -Anualtics Vidhya까지

이 데이터 에피소드와 함께이 주도적 인 것은 H2O.AI의 Datuinging Diatueshied Director of Data Science & Product 이사 및 유명한 Kaggle Grandmaster를 특징으로합니다. Mark는 AI의 진화에 대한 독특한 관점을 제공하여 최고의 Kaggle 순위와 광범위한 경험을 활용합니다. 이 기사는 데이터 과학 경쟁에서 현재 리더십 역할에 이르기까지 그의 여정을 탐구하며 그의 성공과 산업 영향을 강조합니다.

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Mark Landry와의 대화에서 나온 주요 테이크 아웃 :

• 데이터 과학 경쟁은 빠른 문제 해결 및 과적 가입 방지와 같은 실용적인 기술을 개발하는 데 매우 중요합니다.
• 현대 머신 학습에 대한 접근이 용이하려면 사용자 친화 성과 엄격한 검증 및 테스트 사이의 균형이 필요합니다.
• 생성 AI 및 LLM은 실제 세계를 변화시키고 있지만 응용 프로그램은 통계적 원칙을 준수해야합니다.
• AI는 문서 처리 및 자동화에 혁명을 일으키고 있으며, 멀티 모달 모델은 정확도와 효율성을 충전합니다.
• 야심 찬 데이터 과학자들은 실무 경험을 얻고 현장 내에서 적극적으로 실험해야합니다.

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Mark Landry와의 대화에 대한 더 깊은 다이빙 :

데이터 과학 경쟁은 어떻게 당신의 경력을 형성 했습니까?

내 길은 다소 특이합니다. 컴퓨터 과학, 분석 분석 및 창고에서 7 년이 지난 후, 나는 자기 학습을 통해 AI에 대한 관심을 추구했습니다. Kaggle 대회는 중추적이었습니다. 그들의 접근성과 문제 해결 초점은 나를 사로 잡았습니다. 이러한 강렬한 경험은 시간이 제한된 실제 시나리오에서 필수적인 문제 해결 접근법을 장려했습니다. 과적이 적합한 식별 및 완화와 같은 경쟁에서 연마 된 기술은 h2o.ai에서 저의 작업으로 직접 번역됩니다.

AI 발전은 경쟁의 역할을 어떻게 변화 시켰습니까?

경쟁은 항상 학습과 문제 해결에 중점을 두었습니다. AI 진보는 그들의 관련성을 높였다. 머신 러닝의 접근성은 양날의 칼입니다. 시작하기 쉽지만 바로 가기가 발생하기 쉽습니다. 경쟁은 적절한 검증 및 테스트를 강조합니다-생산 준비 모델에 중요합니다. 이 징계는 H2O.AI에서 저의 역할을 알리며 강력하고 신뢰할 수있는 제품을 보장합니다.

생성 AI 및 LLM에 대해 가장 흥분되는 것은 무엇입니까?

생성 AI 및 LLM의 진행 상황은 아슬 아슬합니다. GPT-3 및 GPT-4와 같은 모델은 AI를 민주화했습니다. 과대 광고가 존재하지만 실제 응용 프로그램은 부인할 수 없습니다. 그들의 접근성은 새로운 가능성을 잠금 해제하지만 책임있는 용도는 통계 및 테스트의 강력한 토대가 필요합니다.

문서 처리 및 자동화 진화에서 AI의 역할을 어떻게 구상합니까?

AI는 문서 처리 및 자동화를 변환하고 있습니다. LLM 및 Vision Transformers는 이전의 수동 오류가 발생하기 쉬운 작업을 자동화합니다. 특정 문서 유형 및 레이아웃에 대한 교육 모델은 특히 유망합니다. H2O.AI에서는보다 정확하고 효율적인 문서 AI 솔루션을 위해 비전과 언어를 결합한 멀티 모달 모델을 탐색하고 있습니다.

주목받는 데이터 과학자와 AI 실무자에게 어떤 조언이 있습니까?

간단히 : 참여하십시오. AI는 그 어느 때보 다 접근하기 쉬우 며 실습 경험이 가장 중요합니다. 경쟁에 참여하고, LLM을 실험하고, 실제 문제를 해결합니다-자신을 몰입시키고 행동함으로써 배우십시오. 지나치게 생각하지 마십시오. 건축, 테스트 및 학습을 시작하십시오.

결론적으로 :

Mark Landry의 여행은 AI의 변형력과 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 보여줍니다. 그의 경험은 생성 AI 시대에 데이터 중심의 문제 해결 및 엄격한 테스트의 중요성을 강조합니다. 경쟁, Automl 및 Document AI에 대한 그의 통찰력은 미래를위한 로드맵을 제공하여 접근성과 강력한 데이터 과학 관행의 균형을 강조합니다. Mark의 비전은 우리가 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 영감을줍니다.

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