30 paten, 2 permulaan: Anand Ranganathan's AI Journey

Ini memimpin dengan episod data yang menampilkan Anand Ranganathan, tokoh yang menonjol dalam AI dan pembelajaran mesin. Dari tempoh IBMnya untuk mengasaskan Unscramble dan 1/0, Anand berkongsi pandangan berharga mengenai cabaran, evolusi, dan masa depan AI. Kami meneroka pengalaman keusahawanannya, kesan pembelajaran mendalam, dan penglihatannya untuk aplikasi AI.

Dengarkan episod ini mengenai Spotify, Google Podcast, dan Apple Podcast!

Pengambilan utama dari perbualan kami dengan Anand Ranganathan:

• Kepentingan mengintegrasikan AI simbolik dan pembelajaran mendalam untuk penalaran yang tepat, terutamanya dalam bidang khusus.
• Kemajuan pesat dalam pembelajaran mendalam memerlukan pembangunan produk tangkas dan strategi pasaran.
• Syarikat-syarikat perkhidmatan AI mengutamakan hubungan pelanggan dan penyelesaian yang disesuaikan dengan firma yang berfokus pada produk.
• Aliran kerja agensi bersedia untuk merevolusikan integrasi AI, tetapi kerjasama antara manusia dan AI memerlukan sempadan yang jelas.
• Kejayaan dalam AI/ML memerlukan kedua -dua kepakaran domain dan pembelajaran berterusan untuk kekal semasa dengan kemajuan pesat bidang.
• Masa depan AI akan memberi kesan kepada kejuruteraan perisian yang ketara, menuntut penyesuaian dan peningkatan yang berterusan.
• Pengetahuan domain adalah penting kerana AI mengubah peranan kejuruteraan perisian tradisional.

Sertai masa depan kami yang mengetuai sesi data untuk lebih banyak perbincangan dengan pakar terkemuka dalam AI dan Sains Data!

Menyelam lebih mendalam ke dalam perbualan kami dengan Anand Ranganathan:

Perjalanan Ai dan MLnya:

Perjalanan AI Anand bermula dengan PhDnya di University of Illinois, yang memberi tumpuan kepada persimpangan AI dan sistem yang diedarkan. Kerja awalnya berpusat pada penalaran simbolik, yang berbeza dengan landskap yang didominasi pembelajaran mendalam. Pengalaman penyelidikan IBM beliau melibatkan menangani cabaran data besar dan menyumbang kepada platform pemprosesan aliran IBM. Peralihan ke arah pembelajaran mendalam pada tahun 2010 secara dramatik mengubah bidang AI.

Motivasi di sebalik usaha keusahawanannya:

Selepas satu dekad di IBM, Anand berusaha menangani cabaran industri secara langsung. Peluang untuk berinovasi Nimbly, ditambah pula dengan kerjasama dengan individu yang berfikiran sama, membawanya ke tempat yang tidak jelas.

Fokus dan Cabaran Unscramble:

Unscramble pada mulanya memberi tumpuan kepada analisis data streaming masa nyata, terutamanya dalam telekomunikasi. Mereka kemudiannya berkembang ke analisis data sejarah. Walaupun seolah -olah berbeza, kedua -dua bidang melibatkan pertanyaan data berstruktur dan mencetuskan tindakan berdasarkan data streaming. Penyelesaian mereka terdiri daripada pertanyaan pangkalan data bahasa semulajadi untuk definisi kempen pemasaran masa nyata.

Kesan pembelajaran mendalam terhadap produk Unscramble:

Kebangkitan pembelajaran mendalam memberi kesan kepada bahasa semulajadi Unscramble kepada produk terjemahan SQL. Mereka menyesuaikan teknik mereka sebagai model pembelajaran yang mendalam. Kemunculan model generasi SQL yang sangat berkesan akhirnya membawa keputusan mereka untuk menjual produk tersebut.

Produk vs Syarikat Perkhidmatan (Unscramble vs 1By0):

Anand menyoroti perbezaan utama antara syarikat dan syarikat berasaskan perkhidmatan. Syarikat -syarikat produk menyesuaikan produk sedia ada kepada keperluan pelanggan, sementara syarikat perkhidmatan menyesuaikan penyelesaian kepada masalah pelanggan tertentu. 1By0 menekankan hubungan pelanggan, pengurusan projek, dan perkongsian vendor.

Pembelajaran utama dari perjalanan keusahawanannya:

Anand menekankan pentingnya mengimbangi cabaran menarik dengan permintaan pasaran. Dia mencerminkan mengutamakan masalah yang merangsang secara intelektual terhadap daya maju pasaran di Unscramble, pelajaran yang dipelajari semasa perjalanan keusahawanannya.

Masa Depan AI: Simbolik AI dan Pembelajaran Deep:

Anand percaya pada keperluan untuk pendekatan yang seimbang, menggabungkan AI simbolik dan pembelajaran mendalam, terutama dalam bidang yang memerlukan alasan yang tepat seperti ubat. Dia melihat kemajuan dalam pembinaan asas pengetahuan sebagai penting untuk kemajuan simbolik AI.

Trend AI Masa Depan dan Aliran Kerja Agentik:

Aliran kerja agensi dijangka berkembang dengan ketara, menyelaraskan integrasi AI ke dalam tugas harian. Walau bagaimanapun, menentukan sempadan kerjasama manusia-ai tetap menjadi cabaran kritikal. Beliau juga meramalkan integrasi AI yang semakin meningkat ke dalam pembangunan perisian, mengubah skillet yang diperlukan untuk jurutera perisian.

Nasihat untuk profesional AI/ML yang bercita -cita:

Anand menasihatkan memberi tumpuan kepada kepakaran domain bersama kemahiran teknikal. Pengetahuan domain menawarkan daya tahan terhadap gangguan teknologi dan melengkapkan kebolehan teknikal. Pembelajaran yang berterusan adalah penting dalam bidang yang berkembang pesat ini.

Kesimpulan:

Perjalanan Anand Ranganathan mempamerkan potensi transformasi AI. Pengalaman beliau menyerlahkan kepentingan penyesuaian, kepakaran domain, dan menyelaraskan inovasi dengan keperluan pasaran. Wawasannya menekankan peranan penting kerjasama manusia dan pembelajaran berterusan.

Tinggal untuk mengetuai data untuk sesi yang lebih mendalam mengenai AI, Sains Data, dan AI Generatif!

Atas ialah kandungan terperinci 30 paten, 2 permulaan: Anand Ranganathan's AI Journey. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!