Celina Lee, CEO e Co-Fondatrice di Zindi – Serie di Interviste

Celina Lee è la CEO e co-fondatrice di Zindi, la più grande rete professionale per data scientist in Africa.

Celina ha una passione per liberare il potere dei dati per il bene sociale. Celina ha un provato track record di leadership nel settore dell’intersezione tra dati e sviluppo e ha ricoperto ruoli centrali nel lancio di piattaforme globali, tra cui l’Alliance for Financial Inclusion, insight2impact e ora Zindi. Il lavoro di Celina ha coperto un’ampia gamma di settori, tra cui inclusione finanziaria, sviluppo di micro e piccole imprese, sviluppo del sistema di mercato, genere, cambiamento climatico e salute pubblica. Ha vissuto e lavorato in paesi di tutta Asia, America Latina e Africa subsahariana.

Cosa ti ha inizialmente attirato verso l’informatica e la matematica applicata?

Tutta la mia vita ho amato la matematica. Quando ho scoperto il programma di matematica applicata, mi è sembrato logico perché apprezzo come i dati e la matematica si traducono in applicazioni del mondo reale. Ciò che mi piace del lavorare con i dati è che i dati hanno una storia da raccontare. I dati possono essere tremendamente impattanti, ma solo se li metti nelle mani giuste. È magia.

Quali sono alcune delle sfide uniche dell’implementazione di soluzioni di data science e machine learning in Africa?

Una sfida è che i set di dati possono essere scarsi. Ad esempio, se stai lavorando su problemi di elaborazione del linguaggio naturale su lingue africane locali, alcune lingue hanno solo migliaia di parlanti nativi; alcune non sono nemmeno scritte. Non hai la quantità di dati che hai per l’inglese, ad esempio. Ma la natura della sfida è esattamente ciò che rende le soluzioni ancora più importanti e impattanti.

Quando hai inizialmente concepito il concetto dietro il crowdsourcing di soluzioni di dati?

Ho scoperto Kaggle molti anni fa, quando ero a San Francisco, quando era solo una start-up. Il concetto di avere la folla costruire soluzioni di dati per le organizzazioni mi ha risuonato. Ma ho visto un gap nel fatto che i set di dati e i problemi erano chiaramente fonte di grandi aziende corporative, principalmente americane, e i partecipanti erano principalmente dal “mondo sviluppato”. Ho lavorato per molti anni nel settore dello sviluppo internazionale dei dati. Ho visto un’opportunità per la risoluzione dei problemi della folla per e da altre regioni.

Nei primi giorni del lancio, la piattaforma è crashata perché Zindi ha avuto così tante iscrizioni. Eri sorpresa da quanto velocemente questo è stato adottato dalla comunità?

Ero sorpresa, ma non scioccata. Non avevamo chiaramente anticipato la quantità di traffico che avremmo avuto nei primi giorni, altrimenti non sarebbe crashata! Ma sapevo che c’era una domanda sul mercato tra i giovani data scientist africani e aspiranti data scientist per questo tipo di piattaforma. I giovani del continente sono ambiziosi, energici e innovativi. Metteranno il lavoro e renderanno possibile qualsiasi cosa. Quindi non sono stata scioccata che uno spazio online come Zindi abbia immediatamente risuonato. Su Zindi possono connettersi con altre persone che la pensano allo stesso modo da tutta l’Africa e dal mondo, possono costruire nuove competenze, crescere il loro profilo e portfolio e possono ottenere lavoro. Inoltre, noterei che le persone hanno preso molto orgoglio nel fatto che questa era una piattaforma africana che ospitava set di dati e problemi africani. Come mi ha detto un data scientist, su Zindi ha trovato una casa.

DeepMind ha lanciato una competizione sulla piattaforma un po’ più di un anno fa, qual era questa competizione?

La competizione DeepMind era per sviluppare modelli di apprendimento profondo per identificare le tartarughe marine utilizzando i modelli unici sulle loro facce. I modelli geometrici sulle facce delle tartarughe marine sono come impronte digitali. Ma non c’è una grande quantità di immagini a fuoco e fuori dall’acqua delle facce delle tartarughe marine. Abbiamo lavorato con Local Ocean Conservation, un’organizzazione non profit locale in Kenya, che aveva una raccolta di migliaia di immagini raccolte nel corso di 10 anni di lavoro nel campo della conservazione delle tartarughe marine.

L’importanza di questi modelli di intelligenza artificiale è che possono eliminare la necessità di etichette fisiche, che possono essere costose, non affidabili (perché cadono o si danneggiano) e possono essere pericolose per la salute delle tartarughe marine. Abbiamo avuto oltre 700 partecipanti che lavoravano su questo problema. E le soluzioni sono open-source e altre organizzazioni non profit stanno attualmente lavorando per sviluppare applicazioni mobili utilizzando gli algoritmi risultanti.

Quali sono alcuni esempi di altre sfide che sono state lanciate sulla piattaforma?

Abbiamo eseguito oltre 300 sfide sulla piattaforma Zindi. Queste sfide coprono molti settori diversi, aree tecniche e complessità! Ciò che è emozionante è che sono tutte applicazioni del mondo reale di intelligenza artificiale e data science, principalmente in Africa.

Per nominarne alcune: utilizzare l’apprendimento automatico per prevedere i livelli di inquinamento dell’aria a Kampala, prevedere i livelli di consumo di energia delle reti 5G, identificare le frane utilizzando immagini satellitari, correggere posizioni GPS irregolari e difettose per un’app di fitness in Egitto, identificare parole relative all’agricoltura in Luganda (una lingua locale in Uganda) alla radio, misurare la biomassa in Costa d’Avorio utilizzando dati satellitari.

La lista continua! Puoi verificarle tutte qui.

In media, quanti data scientist lavorano su un problema elencato e quanto sono di successo le aziende nel risolvere le sfide elencate?

Di solito tra 500 e 1000, o a volte più, lavorano su un problema dato sulla piattaforma. Ciò dipende dalla complessità del problema e dalla quantità di denaro del premio offerto. Abbiamo assegnato un totale di oltre 500.000 USD a data scientist vincitori nella comunità Zindi.

Abbiamo avuto una serie di storie di successo nel corso degli anni. Ad esempio, Zimnat, la più grande azienda assicurativa in Zimbabwe, ha utilizzato algoritmi di apprendimento automatico che ha ottenuto dalla loro competizione Zindi per prevedere quali clienti erano più probabili abbandonare (smettere di pagare e lasciare il sistema). Hanno incorporato questi modelli nel loro cruscotto di servizio clienti, che ha consentito loro di ridurre l’abbandono dei clienti del 30% quell’anno! Zimnat ha anche assunto uno dei principali data scientist in Zimbabwe.

Le aziende possiedono la proprietà intellettuale delle prime tre soluzioni. Oltre ai modelli stessi, le aziende apprezzano molto avere centinaia di persone intelligenti che lavorano sui loro problemi. È un modo per testare nuove idee, esternalizzare problemi che i loro team interni non hanno il tempo o la capacità tecnica di lavorare, o spesso ciò che è più prezioso è solo avere un’iniezione di nuove idee e prospettive.

Puoi discutere come Zindi collega i data scientist con le aziende dopo la fine della competizione?

Ci sono un totale di 70.000 utenti (praticanti di dati e intelligenza artificiale) registrati su Zindi da 190 paesi del mondo e 52 dei 54 paesi dell’Africa. Circa il 50% dei nostri utenti sono all’università; l’85% ha un diploma universitario o sta lavorando per ottenerlo e il 28% sono donne. Il nostro obiettivo è rendere l’intelligenza artificiale e la data science accessibili a tutti.

Ogni mese, circa 6.000 utenti sono attivi sulla piattaforma. Ciò significa che stanno entrando e lavorando su competizioni, leggendo blog di apprendimento, inviando messaggi sui forum di discussione, inviando messaggi diretti con gli amici o applicando per lavoro.

Ogni volta che un data scientist entra in una competizione, pubblica sul forum di discussione o si unisce a un team, questa attività viene aggiunta al loro profilo Zindi. Il profilo Zindi diventa il loro curriculum vitae e la loro prova di lavoro.

Aiutiamo le aziende ad assumere data scientist e a costruire la loro pipeline di talenti in più modi. Offriamo alle aziende abbonamenti aziendali a Zindi, che consentono loro di accedere a vantaggi, tra cui l’esecuzione di competizioni su Zindi dove possiedono la proprietà intellettuale delle prime tre soluzioni e possono anche assumere direttamente dalla classifica della loro competizione. Ricevono anche un account per la ricerca di talenti Zindi, che consente ai potenziali datori di lavoro di cercare i profili Zindi e identificare e assumere candidati in base alle loro prestazioni effettive su problemi del mondo reale, ovvero le competizioni.

Qual è la tua visione per il futuro di Zindi?

La mia visione per il futuro è che Zindi sia riconosciuta come la pipeline più importante di milioni di talenti diversi e non scoperti di dati e intelligenza artificiale da tutto il mondo. Ogni aspirante praticante di dati e intelligenza artificiale saprà che deve venire su Zindi. La piattaforma Zindi è un luogo in cui, indipendentemente dal loro background, sanno di poter costruire le loro competenze, connettersi con mentori e pari per aiutarli nel loro percorso, creare un profilo che mostri le loro capacità e offra loro opportunità di carriera.

E ogni azienda avrà bisogno del suo abbonamento Zindi per rimanere alla pari con la concorrenza perché, tra pochi anni, ogni azienda sarà in competizione con le sue capacità di data science e intelligenza artificiale.

Attualmente, facciamo una promessa a tutti gli Zindiani sulla piattaforma, che cambieremo la loro vita se ci lasceranno. Abbiamo già visto molti giovani che hanno iniziato su Zindi, lottando per caricare il loro file CSV, e uno o due anni dopo, dopo aver partecipato a molte competizioni su Zindi, aver partecipato ai forum di discussione e aver collaborato con diverse persone, hanno ottenuto lavori incredibili a causa delle competenze e della reputazione che hanno costruito su Zindi.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Zindi.