در بازار کار مبتنی بر هوش مصنوعی امروز ، علوم داده نقش مهمی در اتصال استعداد با فرصت دارد. در این مصاحبه ، Vijaya Chaitanya Palanki، مدیر علوم داده SR در گلخانه، بینش در مورد روندهای نوظهور در یادگیری ماشین ، چالش های ایجاد توصیه های شغلی محور AI و تعادل بین نوآوری و مقیاس پذیری را به اشتراک می گذارد. Vijaya همچنین در مورد تقویت فرهنگ داده محور ، مهارت های اساسی برای دانشمندان داده و اطمینان از انصاف در توصیه های هوش مصنوعی بحث می کند. در ادامه بخوانید تا بررسی کنید که چگونه هوش مصنوعی آینده استخدام و رشد شغلی را شکل می دهد.
مصاحبه های بیشتری مانند این را در اینجا کشف کنید: JARROD TEO ، رهبر علوم داده – ساخت محصولات هوش مصنوعی ، استراتژی های دستیابی به داده ها ، AI و LLMS در تجارت ، ادغام تجارت علوم داده ، مهارت برای دانشمندان داده مدرن ، در حال تحول استراتژی های ML در میان عدم قطعیت های اقتصادی
به عنوان یک محقق منتشر شده در هوش مصنوعی ، برخی از روندهای نوظهور در یادگیری ماشین که بیشترین هیجان را برای شما ایجاد می کنند چیست؟
من به عنوان مدیر ارشد علوم داده در Glassdoor ، من به ویژه از چندین روند نوظهور در یادگیری ماشین هیجان زده ام:
اول ، تکامل سیستم های AI عامل که می توانند به طور مستقل وظایف پیچیده ای را با حداقل نظارت انسانی انجام دهند. این سیستم ها فراتر از اتوماسیون اساسی برای رسیدگی به تصمیم گیری های ظریف در حال حرکت هستند ، که برای نحوه اتصال افراد متقاضی کار با فرصت ها و کارفرمایان با استعداد تحول آور است.
دوم ، من شاهد پیشرفت چشمگیر در مدلهای چند حالته هستم که انواع مختلفی از داده ها – متن ، تصاویر ، داده های عددی را ادغام می کنند تا بینش های جامع تری ارائه دهند. این امر به ویژه برای تجزیه و تحلیل توضیحات شغلی ، تعامل کاربر و بررسی کارفرمایان برای ایجاد مسابقات معنی دار تر بین نامزدها و شرکت ها بسیار ارزشمند است.
سوم ، دموکراتیک سازی یادگیری ماشین از طریق سیستم عامل های بدون کد و کم کد ، بدون نیاز به مهارت های برنامه نویسی پیشرفته ، قابلیت های هوش مصنوعی را برای کارشناسان دامنه باز می کند. این امر در Glassdoor برای این امکان وجود دارد که بیشتر تیم های ما بتوانند از داده های تصمیم گیری خود استفاده کنند.
سرانجام ، من مجذوب پتانسیل سیستم های هوش مصنوعی هستم که می توانند به جای یافتن همبستگی ، در مورد علیت استدلال کنم. در مدلهای پیش بینی ساختمان من برای امتیاز دهی سرب تجارت و تجزیه و تحلیل سفر مصرف کننده در Glassdoor ، توانایی درک روابط علی به طور قابل توجهی ارزش استراتژیک این ابزارها را افزایش می دهد.
این تحولات فرصت هایی را برای حل مشکلات پیچیده تجاری که قبلاً غیرقابل تحمل بودند ، به ویژه در فضای بازار کار که در حال حاضر در Glassdoor متمرکز شده ام ، ایجاد می کند.
هنگام مقیاس بندی و مدیریت تیم های علوم داده با عملکرد بالا ، چه اصول رهبری را دنبال می کنید؟
هنگام مقیاس و مدیریت تیم های علوم داده با عملکرد بالا ، چندین اصل اصلی رهبری را دنبال می کنم که به طور مداوم اثبات شده اند. من با ایجاد اهداف شفاف تجاری در حالی که به اعضای تیم آزادی می دهم برای تعیین رویکردهای اجرای ، تعادل بین استقلال و تراز ایجاد می کنم. من یادگیری مداوم را از طریق به اشتراک گذاری دانش ساخت یافته در اولویت قرار می دهم و اطمینان می دهم که دیدگاه های متنوعی در هر تیم ارائه می شود. تصمیم گیری مبتنی بر داده ها به همان اندازه در مورد محصول کاری ما در مدیریت تیم اعمال می شود و به من این امکان را می دهد تا بر اساس سرعت تیم و نتایج پروژه تصمیمات تخصیصی در منابع عینی بگیرم.
تعالی فنی و تأثیر تجاری باید همزیستی باشد ، به همین دلیل من تیم ها را ترغیب می کنم تا ضمن حفظ تمرکز بر نتایج قابل اندازه گیری ، رویکردهای نوآورانه را دنبال کنند. هر پروژه باید ارزش را از طریق معیارهای کاملاً تعریف شده نشان دهد ، نه فقط پیچیدگی فنی. من به ارتباطات شفاف در مورد اولویت ها و محدودیت ها اعتقاد دارم ، زیرا این به تیم ها کمک می کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و احساس سرمایه گذاری بیشتری در نتایج داشته باشند. این اصول به من کمک کرده است تا تیم های نوآورانه و نوآورانه ای بسازم که به طور مداوم تأثیر قابل توجهی در تجارت را از طریق ابتکارات علوم داده ارائه می دهند.
چگونه می توانید هنگام توسعه مدل های یادگیری ماشین برای برنامه های در مقیاس بزرگ ، نوآوری را با مقیاس پذیری متعادل کنید؟
تعادل نوآوری با مقیاس پذیری در یادگیری ماشین برای برنامه های در مقیاس بزرگ چیزی است که من روزانه از طریق یک رویکرد چند وجهی حرکت می کنم. من تلاش های نوآوری را از طریق یک چارچوب اثبات شده تقسیم می کنم ، با شروع نمونه سازی سریع بر روی نمونه های داده های کوچک برای اعتبارسنجی مفاهیم قبل از مقیاس گذاری. برنامه ریزی زیرساخت بسیار مهم است – ما از ابتدا با مقیاس در ذهن طراحی می کنیم ، انتخاب ابزارها و چارچوب ها با قابلیت اطمینان اثبات شده. من فهمیدم که معماری مدولار ضروری است ، و مدل های پیچیده را به اجزای قابل استفاده مجدد تبدیل می کند که می توانند به صورت جداگانه بهینه سازی و مقیاس بندی شوند. معیار عملکرد در هر مرحله از توسعه به شناسایی زودرس بطری ها کمک می کند ، و اطمینان از عملکرد مدلها به طور مؤثر در محیط های تولید می شود.
حفظ این تعادل مستلزم تراز سازمانی است که ذینفعان مبادلات بین تکنیک های برش و قابلیت اطمینان تولید را درک می کنند. گاهی اوقات این به معنای اجرای رویکردهای اثبات شده ابتدا در حالی که راه حل های نوآورانه تری را به صورت موازی توسعه می دهد. من اطمینان می دهم که اصول طراحی مدولار دنبال می شود و به تیم ها امکان می دهد بخش های خاصی از سیستم ها را بدون بازسازی کل راه حل ها به روز کنند. این رویکرد متعادل به تیم های من این امکان را داده است تا با موفقیت راه حل های پیشرفته یادگیری ماشینی را که ترکیب روشهای نوآورانه با مقیاس پذیری قوی برای پشتیبانی از میلیون ها کاربر را فراهم می کند ، همزمان با ارائه همزمان فنی و هم تأثیر کسب و کار ارائه دهند.
چگونه می توانید یک فرهنگ آزمایش و تصمیم گیری مبتنی بر داده را در یک سازمان متقابل عملکردی پرورش دهید؟
پرورش فرهنگ آزمایش و تصمیم گیری مبتنی بر داده با ایجاد زیرساخت ها و تغییر ذهنیت در سراسر سازمان آغاز می شود. من چارچوب های روشنی را برای آزمایش ایجاد می کنم ، از جمله معیارهای استاندارد ، فرآیندهای مستند سازی و معیارهای ارزیابی که باعث می شود تست های در حال اجرا بدون در نظر گرفتن تخصص فنی آنها در دسترس تیم ها باشد. ابزارهایی مانند پلت فرم تست A/B Amplitude در این فرآیند تحول یافته است – این آزمایش را با تعبیه دقیق آماری ، طراحی آزمون مناسب و چارچوب های تجزیه و تحلیل به طور مستقیم در رابط ابزار دموکراتیک می کند. این امر به تیم های بازاریابی ، مدیران محصول و سایر ذینفعان اجازه می دهد تا با اطمینان و بدون نیاز به دانش آماری پیشرفته ، با اطمینان و با اطمینان ، ضمن حفظ اعتبار علمی در رویکرد خود ، با اطمینان انجام دهند.
دومین عنصر اساسی تراز کردن مشوق ها با رویکردهای داده محور است. من اطمینان می دهم که ارزیابی عملکرد تصمیم گیری مبتنی بر شواهد را تأیید می کند ، نه فقط نتایج. با تجلیل از مواردی که داده های آزمایش های دامنه با فرضیات ما مغایرت دارند و جهت ما را تغییر داده اند ، ما تقویت می کنیم که هدف درست نیست بلکه تصمیمات بهتری می گیرد. گزارش های بصری و شاخص های اهمیت بصری در دامنه ، درک و برقراری ارتباط با نتایج آزمون را برای همه آسانتر می کند و موانع سنتی بین تیم های فنی و غیر فنی را تجزیه می کند. این رویکرد جامع به طور مداوم فرهنگهای سازمانی را به سمت پذیرش آزمایش به عنوان یک صلاحیت اصلی با ابزارهایی مانند دامنه که به عنوان ستون فقرات عملیاتی زیرساخت های آزمایش ما خدمت می کند ، تبدیل کرده است.
مهمترین مهارتهایی که دانشمندان برای توسعه در آینده ای محور AI در ارتباط دارند ، چیست؟
برای حفظ ارتباط در آینده ای که به طور فزاینده ای محور است ، دانشمندان داده باید ترکیبی منحصر به فرد از عمق فنی و فعالیت های تجاری را ایجاد کنند که فراتر از مهارت های برنامه نویسی سنتی باشد. توانایی ترجمه مؤثر مشکلات تجاری به راه حل های علوم داده مهم است – درک نیازهای ذینفعان ، ایجاد مشکلات مناسب و برقراری ارتباط بینش در زبان تجاری به جای ژارگون فنی. با دسترسی گسترده به مدل های بنیادی ، ارزش به طور فزاینده ای در شناسایی کدام مشکلات به جای دانستن نحوه اجرای الگوریتم ها نیاز به حل دارد.
استنباط علی و مهارت های طراحی تجربی با توجه به اینکه سازمان ها فراتر از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای درک اثرات مداخله حرکت می کنند ، ضروری می شوند. شهود محصول قوی به دانشمندان داده اجازه می دهد تا راه حل هایی بسازند که ارزش واقعی کاربر را به جای ظرافت فنی ارائه می دهند. علاوه بر این ، ملاحظات هوش مصنوعی اخلاقی – از جمله کاهش تعصب ، شفافیت و استقرار مسئول – دیگر اختیاری نیستند بلکه صلاحیت های اصلی هستند. با توسعه مدل به طور فزاینده ای ، دانشمندان داده ای که شکوفا می شوند ، کسانی هستند که می توانند در هنگام توسعه سیستمهایی که تأثیر قابل اندازه گیری می کنند ، از این چشم انداز پیچیده نیازهای تجاری ، امکانات فنی و ملاحظات اخلاقی حرکت کنند.
بزرگترین چالش در ایجاد توصیه های شغلی مبتنی بر AI چیست و چگونه اطمینان می دهید که آنها مرتبط و بی طرف هستند؟
ایجاد توصیه های شغلی مؤثر AI محور چندین چالش مهم را ارائه می دهد که نیاز به راه حل های متفکرانه دارند. اولین چالش مهم تعادل شخصی سازی با اکتشاف است – ایجاد سیستمهایی که مسابقات مربوطه را بر اساس پیشینه نامزد ارائه می دهند و در عین حال آنها را در معرض فرصت های جدیدی قرار می دهد که شاید در نظر نگرفته باشند. این امر نیاز به رویکردهای پیچیده ای برای مشکلات شروع سرد برای کاربران جدید با پروفایل های محدود و جلوگیری از حلقه های توصیه ای دارد که مسیرهای شغلی موجود را تقویت می کند. یکی دیگر از چالش های مهم ، دستیابی به پیچیدگی ذاتی داده های شغلی ، از جمله توضیحات شغلی بدون ساختار ، اصطلاحات مختلف در صنایع و نیاز به درک مهارت های سخت و فاکتورهای مناسب فرهنگی است.
اطمینان از ارتباط و کاهش تعصب ، یک رویکرد چند لایه را طلب می کند. من آزمایش تعصب دقیق را در گروه های مختلف جمعیتی انجام می دهم ، و توزیع های توصیه را برای شناسایی و رسیدگی به نابرابری ها بررسی می کنم. آزمایش منظم A/B با معیارهای موفقیت آمیز و واضح تعریف شده به اعتبار این توصیه ها کمک می کند تا توصیه ها به نفع کاربران باشد ، نه فقط برای تعامل. من همچنین اهداف تنوع صریح را در توسعه مدل گنجانیده و نظارت انسان را برای موارد لبه حفظ می کنم. فراتر از راه حل های فنی ، فهمیدم که توضیحات توصیه شفاف ضروری است – وقتی کاربران می دانند که چرا برخی از مشاغل توصیه می شوند ، می توانند بازخورد بهتری را ارائه دهند ، این باعث می شود کیفیت سیستم هنگام ایجاد اعتماد به سیستم عامل بهبود یابد. این رویکرد جامع سیستم های توصیه شغلی را ایجاد می کند که هم قدرتمند و هم منصفانه هستند.