सेलिना ली, जिंडी के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

सेलिना ली जिंडी की सीईओ और सह-संस्थापक हैं, जो अफ्रीका में डेटा वैज्ञानिकों का सबसे बड़ा पेशेवर नेटवर्क है।

सेलिना को डेटा की शक्ति को सामाजिक भलाई के लिए उपयोग करने का जुनून है। सेलिना के पास डेटा और विकास के बीच के क्षेत्र में विचार नेतृत्व का एक सिद्ध रिकॉर्ड है, और उन्होंने एलायंस फॉर फाइनेंशियल इंक्लूजन, इंसाइट2इम्पैक्ट, और अब जिंडी जैसे वैश्विक प्लेटफार्मों के लॉन्च में केंद्रीय भूमिका निभाई है। सेलिना का काम निजी और सार्वजनिक क्षेत्रों में विभिन्न विकास क्षेत्रों में फैला हुआ है, जिनमें वित्तीय समावेशन, सूक्ष्म और लघु उद्यम विकास, बाजार प्रणाली विकास, लिंग, जलवायु परिवर्तन, और सार्वजनिक स्वास्थ्य शामिल हैं। उन्होंने एशिया, लैटिन अमेरिका, और उप-सहारा अफ्रीका के विभिन्न देशों में रहते और काम किया है।

आपको कंप्यूटर विज्ञान और अनुप्रयुक्त गणित में आकर्षित करने वाली बात क्या थी?

मेरे पूरे जीवन में, मुझे गणित में आनंद आया। जब मैंने अनुप्रयुक्त गणित कार्यक्रम के बारे में सीखा, तो यह मुझे समझ में आया क्योंकि मुझे यह पसंद है कि डेटा और गणित वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में कैसे अनुवादित होते हैं। मुझे डेटा के साथ काम करना पसंद है क्योंकि डेटा में एक कहानी होती है। डेटा बहुत प्रभावशाली हो सकता है, लेकिन केवल तभी जब आप इसे सही व्यक्ति के हाथों में देते हैं। यह जादू है।

अफ्रीका में डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग समाधानों को लागू करने में कुछ अनोखी चुनौतियां क्या हैं?

एक चुनौती यह है कि डेटासेट दुर्लभ हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप स्थानीय अफ्रीकी भाषाओं पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण समस्याओं पर काम कर रहे हैं, तो कुछ भाषाओं में केवल हजारों मूल वक्ता हैं; कुछ लिखित भी नहीं हैं। आपके पास उस तरह का डेटा नहीं है जो आप अंग्रेजी के लिए करते हैं। लेकिन चुनौती की प्रकृति ही यही है जो समाधानों को और भी महत्वपूर्ण और प्रभावशाली बनाती है।

आपने कब डेटा समाधानों के लिए भीड़ स्रोत की अवधारणा की कल्पना की?

मैंने कई साल पहले कागले के बारे में सीखा जब मैं सैन फ्रांसिस्को में था, जब यह एक स्टार्टअप था। संगठनों के लिए डेटा समाधान बनाने के लिए भीड़ की अवधारणा मुझे प्रभावित की। लेकिन मैंने एक अंतर देखा कि डेटासेट और समस्याएं मुख्य रूप से बड़े, मुख्य रूप से अमेरिकी कॉर्पोरेट कंपनियों से सourced थीं और प्रतिभागी भी मुख्य रूप से “विकसित” दुनिया से थे। मैंने कई वर्षों तक अंतर्राष्ट्रीय विकास क्षेत्र में डेटा में काम किया था। मैंने एक अवसर देखा कि अन्य क्षेत्रों के लिए और उनके द्वारा समस्याओं को हल करने के लिए भीड़ स्रोत का उपयोग किया जा सकता है।

लॉन्च के पहले कुछ दिनों में, प्लेटफ़ॉर्म क्रैश हो गया क्योंकि जिंडी के पास इतने साइन अप थे। क्या आप इस बात से आश्चर्यचकित थे कि यह समुदाय द्वारा कितनी जल्दी अपनाया गया था?

मैं आश्चर्यचकित था, लेकिन आश्चर्यचकित नहीं था। हमने स्पष्ट रूप से पहले कुछ दिनों में जिस तरह के ट्रैफिक की उम्मीद नहीं की थी, या यह क्रैश नहीं हुआ होगा! लेकिन मुझे पता था कि बाजार में एक मांग थी युवा अफ्रीकी डेटा वैज्ञानिकों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए इस तरह के प्लेटफ़ॉर्म के लिए। महाद्वीप के युवा लोग महत्वाकांक्षी, ऊर्जावान और नवाचारी हैं। वे काम डालेंगे, और वे कुछ भी संभव बना देंगे। इसलिए मुझे आश्चर्य नहीं हुआ कि जिंडी जैसी ऑनलाइन स्पेस तुरंत प्रतिध्वनित हुई। जिंडी पर वे अन्य समान विचारधारा वाले लोगों से जुड़ सकते हैं, वे नई कौशल बना सकते हैं, वे अपने प्रोफाइल और पोर्टफोलियो का निर्माण कर सकते हैं, और वे नौकरी पा सकते हैं। इसके अलावा, मैं यह देख सकता हूं कि लोगों ने इस बात पर बहुत गर्व महसूस किया कि यह एक अफ्रीकी प्लेटफ़ॉर्म था जो अफ्रीकी डेटासेट और समस्याओं की मेजबानी कर रहा था। जैसा कि एक डेटा वैज्ञानिक ने मुझसे कहा, जिंडी पर उन्हें एक घर मिला है।

डीपमाइंड ने लगभग एक साल पहले प्लेटफ़ॉर्म पर एक प्रतियोगिता शुरू की, यह प्रतियोगिता क्या थी?

डीपमाइंड प्रतियोगिता समुद्री कछुओं को उनके चेहरों पर विशिष्ट पैटर्न की पहचान करने के लिए गहरे शिक्षण मॉडल विकसित करने के लिए थी। समुद्री कछुओं के चेहरों पर ज्यामितीय पैटर्न उनकी उंगलियों की छाप की तरह होते हैं। लेकिन समुद्री कछुओं के चेहरों की करीबी और पानी से बाहर की तस्वीरें नहीं हैं। हमने केन्या में स्थित एक स्थानीय गैर-लाभकारी संगठन, लोकल ओशन कंजर्वेशन के साथ काम किया, जिसने 10 साल से अधिक समय से क्षेत्र में काम करते हुए हजारों तस्वीरें एकत्र की थीं।

इन एआई मॉडल्स का महत्व यह है कि वे शारीरिक टैग की आवश्यकता को समाप्त कर सकते हैं, जो महंगे हो सकते हैं, अविश्वसनीय (क्योंकि वे गिर जाते हैं या क्षतिग्रस्त हो जाते हैं), और वे समुद्री कछुओं के स्वास्थ्य के लिए खतरनाक हो सकते हैं। हमारे पास इस समस्या पर काम करने वाले 700 से अधिक प्रतिभागी थे। और समाधान खुले स्रोत हैं, और अन्य गैर-लाभकारी संगठन वर्तमान में परिणामी एल्गोरिदम का उपयोग करके मोबाइल-आधारित अनुप्रयोगों को विकसित करने का काम कर रहे हैं।

प्लेटफ़ॉर्म पर लॉन्च की गई अन्य चुनौतियों के कुछ उदाहरण क्या हैं?

हमने जिंडी प्लेटफ़ॉर्म पर 300 से अधिक चुनौतियों को चलाया है। ये चुनौतियां विभिन्न उद्योगों, तकनीकी क्षेत्रों और जटिलता में फैली हुई हैं! जो रोमांचक है वह यह है कि वे सभी वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग हैं और अधिकांश अफ्रीका में हैं।

कुछ का नाम लेने के लिए: मशीन लर्निंग का उपयोग करके कम्पाला में वायु प्रदूषण के स्तर की भविष्यवाणी करना, 5जी नेटवर्क की ऊर्जा खपत के स्तर की भविष्यवाणी करना, उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके भूस्खलन की पहचान करना, मिस्र में एक फिटनेस ऐप के लिए गलत और दोषपूर्ण जीपीएस स्थानों को ठीक करना, युगांडा में एक स्थानीय भाषा में रेडियो पर कृषि से संबंधित शब्दों की पहचान करना, और आइवरी कोस्ट में उपग्रह डेटा का उपयोग करके बायोमास को मापना।

सूची जारी है! आप उन्हें सभी यहाँ देख सकते हैं।

एक सूचीबद्ध समस्या पर कितने डेटा वैज्ञानिक काम करते हैं, और कंपनियां सूचीबद्ध चुनौतियों को हल करने में कितनी सफल होती हैं?

आम तौर पर 500 और 1000, या कभी-कभी अधिक, किसी भी दी गई समस्या पर काम करते हैं। यह समस्या की जटिलता और पुरस्कार राशि पर निर्भर करता है। हमने जिंडी समुदाय में विजेता डेटा वैज्ञानिकों को कुल 500,000 डॉलर से अधिक का भुगतान किया है।

हमारे पास कई सफलता की कहानियां हैं। उदाहरण के लिए, जिम्बाब्वे की सबसे बड़ी बीमा कंपनी जिमनैट ने जिंडी प्रतियोगिता से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्राप्त किए जो उन ग्राहकों की भविष्यवाणी कर सकते थे जो सबसे अधिक संभावना छोड़ देंगे (भुगतान बंद कर देंगे और प्रणाली छोड़ देंगे)। उन्होंने इन मॉडलों को अपने ग्राहक सेवा डैशबोर्ड में एकीकृत किया, जिससे उन्हें उस वर्ष ग्राहक छोड़ने को 30% कम करने में मदद मिली। जिमनैट ने जिम्बाब्वे के शीर्ष डेटा वैज्ञानिकों में से एक को भी नियुक्त किया।

कंपनियां शीर्ष तीन समाधानों से आईपी का मालिक हैं। इसके अलावा, कंपनियां वास्तव में यह मूल्य देती हैं कि उनकी समस्याओं पर सैकड़ों बुद्धिमान लोग काम कर रहे हैं। यह नए विचारों का परीक्षण करने, अपनी आंतरिक टीमों के पास समय या तकनीकी क्षमता नहीं होने पर समस्याओं को आउटसोर्स करने, या अक्सर सबसे मूल्यवान यह है कि बस नए विचारों और दृष्टिकोणों का इंजेक्शन है।

जिंडी प्रतियोगिता के बाद डेटा वैज्ञानिकों को कंपनियों से जोड़ने के बारे में आप क्या चर्चा कर सकते हैं?

जिंडी पर कुल 70,000 उपयोगकर्ता (डेटा और एआई प्रैक्टिशनर) दुनिया भर के 190 देशों और अफ्रीका के 54 में से 52 देशों से पंजीकृत हैं। लगभग 50% उपयोगकर्ता विश्वविद्यालय में हैं; 85% के पास स्नातक की डिग्री है या इसके लिए काम कर रहे हैं, और 28% महिलाएं हैं। हमारा लक्ष्य एआई और डेटा विज्ञान को सभी के लिए सुलभ बनाना है।

प्रत्येक माह लगभग 6,000 सक्रिय हैं जो प्लेटफ़ॉर्म पर हैं। इसका अर्थ है कि वे प्रतियोगिताओं में प्रवेश कर रहे हैं, सीखने वाले ब्लॉग पढ़ रहे हैं, चर्चा फ़ोरम पर संदेश भेज रहे हैं, सीधे संदेश भेज रहे हैं, या नौकरी के लिए आवेदन कर रहे हैं।

प्रत्येक बार जब एक डेटा वैज्ञानिक एक प्रतियोगिता में प्रवेश करता है, चर्चा फ़ोरम पर पोस्ट करता है, या एक टीम में शामिल होता है, तो यह गतिविधि उनके जिंडी प्रोफ़ाइल में जोड़ दी जाती है। जिंडी प्रोफ़ाइल उनका लाइव रिज्यूमे और उनके काम का प्रमाण बन जाता है।

हम कंपनियों को डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करने और अपनी प्रतिभा पाइपलाइन बनाने में मदद करते हैं। हम कंपनियों को जिंडी की कॉर्पोरेट सदस्यता की पेशकश करते हैं, जो उन्हें जिंडी पर प्रतियोगिता चलाने की अनुमति देती है, जहां वे शीर्ष तीन समाधानों का मालिक होते हैं और वे सीधे अपनी प्रतियोगिता के लीडरबोर्ड से नियुक्त करते हैं। वे जिंडी टैलेंट सर्च तक पहुंच प्राप्त करते हैं, जो संभावित नियोक्ताओं को जिंडी प्रोफ़ाइल खोजने और विभिन्न प्रकार की वास्तविक दुनिया की समस्याओं, अर्थात प्रतियोगिताओं पर उनके वास्तविक प्रदर्शन के आधार पर सीधे उम्मीदवारों को नियुक्त करने की अनुमति देता है।

जिंडी के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

मेरी दृष्टि जिंडी को दुनिया भर के लाखों अनुभवी और विविध डेटा और एआई प्रतिभा के लिए एक पाइपलाइन के रूप में मान्यता प्राप्त करना है। प्रत्येक डेटा और एआई प्रैक्टिशनर को पता होगा कि उन्हें जिंडी पर आना होगा। जिंडी प्लेटफ़ॉर्म एक ऐसा स्थान है जहां उनकी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना, वे अपने कौशल का निर्माण कर सकते हैं, अपनी यात्रा में मदद करने के लिए मेंटर और साथियों से जुड़ सकते हैं, एक प्रोफ़ाइल बना सकते हैं जो उनकी क्षमताओं को प्रदर्शित करता है, और उन्हें करियर के अवसर प्रदान करता है।

और हर कंपनी को अपनी प्रतिभा पाइपलाइन बनाने और बनाए रखने के लिए जिंडी की सदस्यता की आवश्यकता होगी। हम जिंडी पर सभी जिंडियन को वादा करते हैं कि हम उनके जीवन को बदल देंगे अगर वे हमें अनुमति दें। हमने पहले से ही कई युवाओं को देखा है जो जिंडी पर शुरू हुए, जो अपनी सीएसवी फ़ाइल को लोड करने के लिए संघर्ष कर रहे थे, और एक से दो साल बाद जिंडी पर कई प्रतियोगिताओं में प्रवेश करने के बाद, चर्चा फ़ोरम पर जुड़ने के बाद, और विभिन्न लोगों के साथ टीम बनाने के बाद, वे जिंडी पर बनाई गई कौशल और प्रतिष्ठा के कारण अविश्वसनीय नौकरियां प्राप्त करते हैं।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें जिंडी पर जाना चाहिए।