Celina Lee, CEO i współzałożycielka Zindi – seria wywiadów

Celina Lee jest CEO i współzałożycielką Zindi, największej profesjonalnej sieci dla naukowców danych w Afryce.

Celina ma pasję wykorzystywania mocy danych dla dobra społecznego. Celina ma udokumentowany rekord przywództwa w dziedzinie danych i rozwoju oraz odegrała kluczowe role w uruchomieniu globalnych platform, w tym Alliance for Financial Inclusion, insight2impact oraz Zindi. Praca Celiny rozciągała się na sektor prywatny i publiczny oraz na różne obszary rozwoju, w tym finansowania, rozwoju małych i średnich przedsiębiorstw, rozwoju systemów rynkowych, równości płci, zmian klimatycznych i zdrowia publicznego. Mieszkała i pracowała w krajach Azji, Ameryki Łacińskiej i Afryki Subsaharyjskiej.

Czym było to, co początkowo przyciągnęło Cię do informatyki i matematyki stosowanej?

Całe moje życie lubiłam matematykę. Kiedy dowiedziałam się o programie matematyki stosowanej, to po prostu miało sens, ponieważ doceniam, jak dane i matematyka przekładają się na rzeczywiste zastosowania. To, co lubię w pracy z danymi, to to, że dane mają historię do opowiedzenia. Dane mogą być ogromnie wpływowe, ale tylko wtedy, gdy trafią w odpowiednie ręce. To jest magia.

Jakie są niektóre z unikalnych wyzwań wdrażania rozwiązań z zakresu nauki o danych i uczenia maszynowego w Afryce?

Wyzwaniem jest to, że zestawy danych mogą być rzadkie. Na przykład, jeśli pracujesz nad problemami przetwarzania języka naturalnego w lokalnych językach afrykańskich, niektóre języki mają tylko tysiące rodzimych użytkowników; niektóre nie są nawet zapisywane. Nie masz takiego samego bogactwa danych, jakie masz dla języka angielskiego. Ale natura wyzwania jest właśnie tym, co sprawia, że rozwiązania są jeszcze bardziej ważne i wpływowe.

Kiedy po raz pierwszy wymyśliłaś pomysł crowdsourcingu rozwiązań danych?

Dowiedziałam się o Kaggle wiele lat temu, kiedy byłem w San Francisco, kiedy było to jeszcze startup. Pomysł polegający na tym, że tłum buduje rozwiązania danych dla organizacji, rezonował ze mną. Ale zobaczyłam lukę w tym, że zestawy danych i problemy pochodziły wyraźnie z dużych, głównie amerykańskich korporacji, a uczestnicy byli podobnie z “rozwiniętego” świata. Pracowałam przez wiele lat w sektorze danych i rozwoju międzynarodowego. Zobaczyłam okazję do crowd-sourcingu problemów dla innych regionów.

W pierwszych dniach po uruchomieniu platforma uległa awarii, ponieważ Zindi miało tak wiele zapisów. Czy byłaś w ogóle zaskoczona tym, jak szybko zostało to przyjęte przez społeczność?

Byłam zaskoczona, ale nie szokowana. Wyraźnie nie przewidzieliśmy ilości ruchu, jaki będziemy mieli w pierwszych dniach, w przeciwnym razie nie uleglibyśmy awarii! Ale wiedziałam, że istnieje popyt na rynku wśród młodych afrykańskich naukowców danych i aspirujących naukowców danych na tego typu platformę. Młodzi ludzie na kontynencie są ambitni, pełni energii i innowacyjni. Będą wkładać pracę, i sprawią, że wszystko będzie możliwe. Więc nie byłem szokowana, że przestrzeń online jak Zindi od razu rezonowała. Na Zindi mogą łączyć się z innymi podobnie myślącymi ludźmi z całej Afryki i ze świata, mogą budować nowe umiejętności, rozwijać swój własny profil i portfolio, i mogą znaleźć pracę. Dodatkowo, zauważę, że ludzie brali dużą dumę z faktu, że jest to afrykańska platforma hostująca afrykańskie zestawy danych i problemy. Jak jeden z naukowców danych powiedział mi, na Zindi znalazła dom.

DeepMind uruchomiło konkurs na platformie około rok temu, jaki to był konkurs?

Konkurs DeepMind dotyczył opracowania modeli głębokiego uczenia się do identyfikacji żółwi morskich za pomocą unikalnych wzorów na ich twarzach. Geometryczne wzory na twarzach żółwi morskich są jak odciski palców. Ale nie ma dużej ilości zdjęć twarzy żółwi morskich. Współpracowaliśmy z Local Ocean Conservation, lokalną organizacją non-profit w Kenii, która miała kolekcję tysięcy zdjęć zebranych przez 10 lat pracy w dziedzinie ochrony żółwi morskich.

Ważność tych modeli AI polega na tym, że mogą wyeliminować potrzebę fizycznych znaczników, które mogą być drogie, niewiarygodne (ponieważ odpadają lub ulegają uszkodzeniu) i mogą być niebezpieczne dla zdrowia żółwi morskich. Mieliśmy ponad 700 uczestników pracujących nad tym problemem. A rozwiązania są open-source, a inne organizacje non-profit obecnie pracują nad opracowaniem aplikacji mobilnych przy użyciu wynikających z tego algorytmów.

Jakie są przykłady innych wyzwań, które zostały uruchomione na platformie?

Uruchomiliśmy ponad 300 wyzwań na platformie Zindi. Te wyzwania rozciągają się na wiele różnych branż, obszary techniczne i złożoność! To, co jest ekscytujące, to to, że są to wszystkie rzeczywiste zastosowania AI i nauki o danych, głównie w Afryce.

Aby wymienić kilka: Używanie uczenia maszynowego do prognozowania poziomów zanieczyszczenia powietrza w Kampali, przewidywanie poziomów zużycia energii przez sieci 5G, identyfikowanie osuwisk przy użyciu obrazów satelitarnych, korekta nieprawidłowych i uszkodzonych lokalizacji GPS dla aplikacji fitness w Egipcie, identyfikacja słów związanych z rolnictwem w Luganda (lokalnym języku w Ugandzie) w radiu, pomiar biomasy w Wybrzeżu Kości Słoniowej przy użyciu danych satelitarnych.

Lista jest długa! Możesz je wszystkie sprawdzić tutaj.

Średnio, ilu naukowców danych pracuje nad danym problemem, i jak skuteczne są firmy w rozwiązywaniu wyzwań, które są wymienione?

Zazwyczaj między 500 a 1000, lub czasem więcej, pracuje nad danym problemem na platformie. To zależy od złożoności problemu i wysokości nagrody. Wypłaciliśmy łącznie ponad 500 000 USD wygranych naukowcom danych w społeczności Zindi.

Mieliśmy wiele historii sukcesu na przestrzeni lat. Na przykład, Zimnat, największa firma ubezpieczeniowa w Zimbabwe, wykorzystała algorytmy uczenia maszynowego, które uzyskała z konkursu Zindi, aby przewidzieć, którzy klienci najprawdopodobniej opuszczą system. Włączyli te modele do swojego pulpitu obsługi klienta, co umożliwiło im zmniejszyć odsetek klientów, którzy opuścili system o 30% w tym roku! Zimnat również zatrudnił jednego z najlepszych naukowców danych w Zimbabwe.

Firmy posiadają prawa własności intelektualnej do trzech najlepszych rozwiązań. Poza samymi modelami firmy bardzo cenią sobie to, że setki inteligentnych ludzi pracują nad ich problemami. Jest to sposób na przetestowanie nowych pomysłów, zlecić problemy, nad którymi ich wewnętrzne zespoły nie mają czasu lub technicznej możliwości pracy, lub często to, co jest najcenniejsze, to po prostu wstrzyknięcie nowych pomysłów i perspektyw.

Czy możesz omówić, jak Zindi łączy naukowców danych z firmami po zakończeniu konkursu?

Istnieje łącznie 70 000 użytkowników (praktyków danych i AI) zarejestrowanych na Zindi z całego świata, i 52 z 54 krajów Afryki. Około 50% naszych użytkowników jest na uniwersytecie; 85% ma tytuł uniwersytecki lub pracuje nad nim, a 28% to kobiety. Naszym celem jest uczynienie AI i nauki o danych dostępnymi dla wszystkich.

Każdego miesiąca około 6 000 użytkowników jest aktywnych na platformie. Oznacza to, że albo wchodzą i pracują nad konkursami, albo czytają blogi edukacyjne, albo wysyłają wiadomości na forum dyskusyjnym, albo aplikują o pracę.

Każdy raz, gdy naukowiec danych wchodzi do konkursu, publikuje na forum dyskusyjnym lub dołącza do zespołu, ta aktywność jest dodawana do jego profilu Zindi. Profil Zindi staje się jego żywą kartą i dowodem pracy.

Pomagamy firmom zatrudnić naukowców danych i budować ich potencjał w wielu różnych sposobach. Oferujemy firmom członkostwo w Zindi, które umożliwia im korzystanie z benefitów, w tym uruchamianie konkursów na Zindi, gdzie posiadają prawa własności intelektualnej do trzech najlepszych rozwiązań, i mogą zatrudnić bezpośrednio z leaderboardu ich konkursu. Otrzymują również konto Zindi Talent Search, które pozwala potencjalnym pracodawcom wyszukiwać profile Zindi i bezpośrednio identyfikować i zatrudniać kandydatów na podstawie ich rzeczywistych wyników w różnych rodzajach rzeczywistych problemów, czyli konkursów.

Jaki jest twój wizja przyszłości Zindi?

Moja wizja przyszłości to, aby Zindi było uznane za najważniejszy potok milionów odkrytych i zróżnicowanych talentów z zakresu danych i AI z całego świata. Każdy aspirujący naukowiec danych i AI będzie wiedział, że musi przyjść na Zindi. Platforma Zindi jest miejscem, gdzie niezależnie od pochodzenia, wiedzą, że mogą budować swoje umiejętności, łączyć się z mentorami i rówieśnikami, aby im pomóc w ich podróży, tworzyć profil, który pokazuje ich możliwości, i oferuje im możliwości kariery.

A każda firma będzie potrzebować swojego członkostwa w Zindi, aby utrzymać przewagę nad konkurencją, ponieważ w ciągu kilku lat każda firma będzie konkurowała o jakość swoich możliwości z zakresu nauki o danych i AI.

Obecnie obiecujemy wszystkim Zindianom na platformie, że zmienimy ich życie, jeśli pozwolą nam. Już widzieliśmy wielu młodych ludzi, którzy zaczynali na Zindi, walcząc, aby nawet załadować swój plik CSV, a rok lub dwa lata później, po wejściu do wielu konkursów na Zindi, angażowaniu się na forum dyskusyjnym i łączeniu się z różnymi ludźmi, znaleźli niesamowite prace dzięki umiejętnościom i reputacji, które zbudowali na Zindi.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Zindi.