रोशनक हुमनफर, इंटीग्रेट.एआई में मशीन लर्निंग प्रोडक्ट्स के वीपी – इंटरव्यू सीरीज

रोशनक (रो) हुमनफर इंटीग्रेट.एआई के मशीन लर्निंग प्रोडक्ट्स के वीपी हैं, जो एक कंपनी है जो डेवलपर्स को संवेदनशील डेटा को जोखिम में डाले बिना दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण समस्याओं का समाधान करने में मदद करती है। रो की जटिल एआई अवधारणाओं को सरल बनाने और उन्हें उपयोगकर्ता की जरूरतों से जोड़ने की एक विशेष प्रतिभा है। इस विशेषज्ञता का लाभ उठाते हुए, वह इंटीग्रेट.एआई के मिशन के सबसे आगे हैं जो गोपनीयता-वर्धक प्रौद्योगिकी तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए है।

आपको डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में शुरुआत में क्या आकर्षित किया?

मैंने अपनी यात्रा रोबोटिक्स में शुरू की। रोबोटिक्स के विभिन्न कोणों के साथ प्रयोग करने के बाद, और एक वेल्डिंग लैब को जलाने के बाद, मैं इस निष्कर्ष पर पहुंचा कि मैं अपने क्षेत्र के कृत्रिम बुद्धिमत्ता पक्ष से अधिक आकर्षित था, और यह मुझे मशीन लर्निंग की अद्भुत दुनिया में ले गया।

क्या आप अपनी वर्तमान भूमिका का वर्णन कर सकते हैं और आपके लिए एक औसत दिन कैसा दिखता है?

मैं इंटीग्रेट.एआई में प्रोडक्ट के वीपी हैं, एक सास कंपनी जो डेवलपर्स को संवेदनशील डेटा को जोखिम में डाले बिना दुनिया की सबसे महत्वपूर्ण समस्याओं का समाधान करने में मदद करती है। हम वितरित डेटा के भविष्य के लिए गोपनीयता-सुरक्षित मशीन लर्निंग और विश्लेषण के लिए उपकरण बना रहे हैं।

मेरे दैनिक कार्य में, मैं तीन चीजों को प्राप्त करने के लिए कार्यात्मक रूप से हमारी टीमों के साथ काम करता हूं:

बुद्धिमत्ता के भविष्य को कैसे देखा जा सकता है और हम उस भविष्य को कैसे आकार दे सकते हैं ताकि बुद्धिमत्ता सबसे महत्वपूर्ण समस्याओं का समाधान करे।

हमारे ग्राहकों के दर्द बिंदुओं को समझें और हम उनके काम को अधिक प्रभावी और कुशल बनाने के लिए कैसे नवाचार कर सकते हैं।

सुनिश्चित करें कि हमारी दृष्टि और ग्राहक प्रतिक्रिया हमेशा उत्पाद विकास में विचार किया जाता है, हमारी टीमों के साथ सहयोग से काम करके सर्वोत्तम सुविधाओं को वितरित करना।

सिंथेटिक डेटा वर्तमान में मशीन लर्निंग में सभी क्रोध में है, लेकिन इंटीग्रेट.एआई एक थोड़ा विपरीत दृष्टिकोण लेता है। सिंथेटिक डेटा के लिए कुछ अनुप्रयोग कहां हैं जहां यह एक वांछनीय विकल्प नहीं हो सकता है?

सिंथेटिक डेटा के लिए सबसे अच्छा समाधान नहीं होने के लिए समझने के लिए, यह पहले समझना महत्वपूर्ण है कि यह कब है। सिंथेटिक डेटा तब सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है जब मॉडलिंग लक्ष्य के लिए या तो बहुत कम वास्तविक डेटा उपलब्ध है या बिल्कुल नहीं – उदाहरण के लिए, कोल्ड-स्टार्ट समस्याओं और पाठ- और छवि-आधारित मॉडल प्रशिक्षण में। कभी-कभी, मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं होता है, जो सिंथेटिक डेटा को एक समाधान के रूप में चमकता है।

हालांकि, सिंथेटिक डेटा का उपयोग उन स्थितियों में किया जा रहा है जहां वास्तविक डेटा की पर्याप्त मात्रा मौजूद है, लेकिन डेटा गोपनीयता नियमों, केंद्रीकरण लागत या अन्य अंतरसंचालन बाधाओं के कारण सिलो में है। यह सिंथेटिक डेटा का एक धृष्ट दुरुपयोग है। इन उपयोग के मामलों में, सिंथेटिक डेटा निर्माण के लिए सही स्तर के अभिसरण को निर्धारित करना मुश्किल है, जिसके परिणामस्वरूप निम्न-गुणवत्ता वाला सिंथेटिक डेटा होता है जो आगे की समस्याओं का कारण बन सकता है जो डीबग करने में मुश्किल होते हैं। इसके अलावा, सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल वास्तविक, उच्च-गुणवत्ता, विस्तृत स्रोत डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल की तुलना में नहीं करते हैं।

इंटीग्रेट.एआई संघीय सीखने की पेशकश करता है, आप संघीय सीखने का वर्णन कर सकते हैं?

पारंपरिक मशीन लर्निंग में, सभी मॉडल प्रशिक्षण डेटा को एक डेटाबेस में केंद्रीकृत किया जाना चाहिए। संघीय सीखने के साथ, मॉडल विकेंद्रीकृत, वितरित डेटासेट पर प्रशिक्षित हो सकते हैं – या डेटा जो दो या दो से अधिक अलग डेटाबेस में रहता है और आसानी से स्थानांतरित नहीं किया जा सकता है। यह कैसे काम करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल के हिस्से डेटा स्थित होने के स्थान पर प्रशिक्षित होते हैं, और मॉडल पैरामीटर भागीदार डेटासेट के बीच साझा किए जाते हैं ताकि एक सुधारित वैश्विक मॉडल का उत्पादन किया जा सके। और चूंकि प्रणाली में कोई डेटा नहीं चलता है, संगठन गोपनीयता और सुरक्षा नियमों जैसे रोडब्लॉक के बिना मॉडल प्रशिक्षित कर सकते हैं, लागत या अन्य केंद्रीकरण चिंताओं।

आम तौर पर, संघीय सीखने के साथ सुलभ प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता भी बहुत अधिक होती है, क्योंकि केंद्रीकृत डेटा आसानी से एक्सेस करने की लागत पर अपनी कुछ विस्तृतता खो देता है।

एक उद्यम संघीय सीखने के लिए सर्वोत्तम उपयोग के मामलों की पहचान कैसे कर सकता है?

संघीय सीखना एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो उन स्थितियों के लिए बनाई गई है जहां डेटा तक पहुंच या इसे पारंपरिक मशीन लर्निंग के केंद्रीकृत डेटा झीलों के बुनियादी ढांचे में लाना दर्दनाक है। यदि आप निम्नलिखित में से किसी एक लक्षण का अनुभव कर रहे हैं, तो संघीय सीखने के लिए यह है:

• आप विश्लेषण और मशीन लर्निंग द्वारा संचालित स्मार्ट उत्पाद प्रदान करते हैं और आप अपने उत्पादों के लिए नेटवर्क प्रभाव नहीं बना सकते क्योंकि डेटा आपके ग्राहकों के स्वामित्व में है।
• आप अपने भागीदारों से डेटा तक पहुंच प्राप्त करने के लिए लंबे मास्टर सेवा समझौतों या डेटा-शेयरिंग समझौतों के माध्यम से काम कर रहे हैं।
• आप अपने भागीदारों के साथ सहयोग अनुबंध बनाने में बहुत समय बिता रहे हैं, विशेष रूप से उन स्थितियों में जहां डेटा साझेदारी का परिणाम आपके लिए अस्पष्ट है।
• आप डेटासेट पर बैठे हैं और उन्हें मोनेटाइज करना चाहते हैं लेकिन अपनी प्रतिष्ठा पर प्रभाव के डर से。
• आप पहले से ही अपने डेटा को मोनेटाइज कर रहे हैं, लेकिन आप इसे साझा करने के लिए सुरक्षित बनाने में बहुत समय, प्रयास और पैसा खर्च कर रहे हैं।
• आपका बुनियादी ढांचा क्लाउड में स्थानांतरण के दौरान पीछे छूट गया है, लेकिन आपको अभी भी विश्लेषण और मशीन लर्निंग की आवश्यकता है।
• आपके पास एक ही संगठन से संबंधित कई सहायक कंपनियां हैं लेकिन वे सीधे एक दूसरे के साथ डेटा साझा नहीं कर सकती हैं।
• आपके साथ निपटने वाले डेटासेट बहुत बड़े या महंगे हैं ताकि उन्हें स्थानांतरित किया जा सके, इसलिए आपने तय किया है कि आप उन्हें उपयोग नहीं करेंगे या आपके ईटीएल पाइपलाइन आपको बहुत पैसा खर्च कर रही हैं।
• आपके पास एक ऐसा अनुप्रयोग या अवसर है जिसे आप महत्वपूर्ण प्रभाव डालने के लिए मानते हैं, लेकिन आपके पास स्वयं इसे संभव बनाने के लिए डेटा नहीं है।
• आपके मशीन लर्निंग मॉडल पठारित हो गए हैं और आप नहीं जानते कि उन्हें और कैसे सुधारा जाए।

… (rest of the content remains the same, following the exact structure and translation rules provided)