Селина Ли, генеральный директор и соучредитель Zindi – серия интервью

Селина Ли — генеральный директор и сооснователь компании  Зинди, крупнейшая профессиональная сеть специалистов по обработке и анализу данных в Африке.

Селина страстно желает использовать потенциал данных на благо общества. Селина имеет подтвержденный опыт интеллектуального лидерства на стыке данных и развития и сыграла центральную роль в запуске глобальных платформ, включая Альянс за финансовую доступность, понимание2воздействие, И теперь Зинди. Работа Селины тесно связана с частным и государственным секторами, а также с различными областями развития, включая финансовую доступность, развитие микро- и малых предприятий, развитие рыночной системы, гендерные вопросы, изменение климата и общественное здравоохранение. Она жила и работала в странах Азии, Латинской Америки и Африки к югу от Сахары.

Что изначально привлекло вас в информатике и прикладной математике?

Всю свою жизнь я увлекался математикой. Когда я узнал о программе прикладной математики, для меня это приобрело смысл, потому что я ценю, как данные и математика преобразуются в реальные приложения. Что мне нравится в работе с данными, так это то, что у данных есть своя история. Данные могут иметь огромное значение, но только если вы попадете в руки нужного человека. Это волшебство.

Каковы уникальные проблемы внедрения решений в области науки о данных и машинного обучения в Африке?

Проблема заключается в том, что наборы данных могут быть скудными. Например, если вы работаете над проблемами обработки естественного языка на местных африканских языках, у некоторых языков есть только тысячи носителей; некоторые даже не написаны. У вас нет такого количества данных, как, например, по английскому языку. Но именно характер проблемы делает решения еще более важными и эффективными.

Когда вы впервые задумались над концепцией краудсорсинговых решений для обработки данных?

я узнал о Kaggle много лет назад, когда я был в Сан-Франциско, когда это был всего лишь стартап. Идея коллективного создания решений по работе с данными для организаций нашла отклик у меня. Но я увидел пробел в том, что наборы данных и проблемы явно были получены от крупных, в основном американских корпоративных компаний, а участники также были в основном из «развитого» мира. Я много лет работал с данными в секторе международного развития. Я увидел возможность совместного решения проблем для других регионов и в других регионах.

В первые несколько дней после запуска платформа вышла из строя из-за большого количества подписчиков на Zindi. Вы были удивлены тем, как быстро это было принято сообществом?

Я был удивлен, но не шокирован. Мы явно не ожидали такого количества трафика, которое получим в первые несколько дней, иначе бы он не рухнул! Но я знал, что на рынке среди молодых африканских специалистов по обработке данных и начинающих специалистов по данным существует спрос на такую ​​платформу. Молодые люди на континенте амбициозны, энергичны и изобретательны. Они приложат все усилия и сделают все возможным. Поэтому я не был шокирован тем, что такое онлайн-пространство, как Zindi, сразу же нашло отклик. На Zindi они могут общаться с другими единомышленниками со всей Африки и всего мира, приобретать новые навыки, развивать свой собственный профиль и портфолио, а также получать работу. Кроме того, я хотел бы отметить, что люди очень гордились тем фактом, что это африканская платформа, на которой размещены африканские наборы данных и проблемы. Как рассказал мне один специалист по данным, на Зинди она нашла дом.

DeepMind запустил конкурс на платформе чуть больше года назад. Что это был за конкурс?

Конкурс DeepMind заключался в разработке моделей глубокого обучения для идентификации морских черепах по уникальным рисункам на их лицах. Геометрические узоры на лицах морских черепах подобны отпечаткам пальцев. Но не так уж много изображений морд морских черепах крупным планом и вне воды. Мы работали с Local Ocean Conservation, местной некоммерческой организацией в Кении, у которой была коллекция из тысяч изображений, собранных за 10 лет работы в области сохранения морских черепах.

Важность этих моделей ИИ заключается в том, что они могут устранить необходимость в физических метках, которые могут быть дорогими, ненадежными (поскольку они падают или повреждаются) и могут быть опасны для здоровья морских черепах. Над этой проблемой работали более 700 участников. Решения имеют открытый исходный код, и другие некоммерческие организации в настоящее время работают над разработкой мобильных приложений с использованием полученных алгоритмов.

Каковы примеры других задач, запущенных на платформе?

Мы выполнили более 300 задач на платформе Zindi. Эти проблемы охватывают множество различных отраслей, технических областей и уровней сложности! Что интересно, так это то, что все они представляют собой реальные применения искусственного интеллекта и науки о данных, в основном в Африке.

Вот лишь некоторые из них: использование машинного обучения для прогнозирования уровней загрязнения воздуха в Кампале, прогнозирование уровней энергопотребления сетей 5G, выявление оползней с помощью спутниковых изображений, исправление неправильных и ошибочных местоположений GPS для фитнес-приложения в Египте, определение слов, связанных с сельским хозяйством, в Луганда (местный язык Уганды) по радио, измеряет биомассу в Кот-д'Ивуаре с использованием спутниковых данных.

Список можно продолжить! Вы можете проверить их все здесь.

Сколько в среднем специалистов по данным работают над перечисленной проблемой и насколько успешно компании решают перечисленные задачи?

Обычно для решения любой проблемы на платформе требуется от 500 до 1000, а иногда и больше. Это зависит от сложности задачи и суммы предлагаемого призового фонда. Мы выделили в общей сложности более 500,000 XNUMX долларов США победителям в области данных в сообществе Zindi.

За годы работы у нас было несколько историй успеха. Например, крупнейшая страховая компания Зимбабве Zimnat использовала алгоритмы машинного обучения, полученные от конкурентов на Zindi, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут (перестанут платить и покинут систему). Они включили эти модели в свою панель управления обслуживанием клиентов, что позволило им сократить отток клиентов на 30% в этом году! Зимнат также нанял одного из лучших специалистов по обработке данных в Зимбабве.

Компании владеют интеллектуальной собственностью трех лучших решений. Помимо самих моделей, компании действительно ценят, когда над их проблемами работают сотни умных людей. Это способ протестировать новые идеи, передать на аутсорсинг проблемы, над которыми у их внутренних команд нет времени или технических возможностей, или часто наиболее ценным является просто внедрение новых идей и перспектив.

Можете ли вы рассказать, как Zindi затем связывает ученых, занимающихся данными, с компаниями после окончания конкурса?

Всего на Zindi зарегистрировано 70,000 190 пользователей (специалистов по работе с данными и искусственным интеллектом) из 52 стран мира и 54 из 50 стран Африки. Примерно 85% наших пользователей учатся в университетах; 28% имеют высшее образование или работают над его получением, а XNUMX% — женщины. Наша цель — сделать искусственный интеллект и науку о данных доступными для всех.

Каждый месяц на платформе активны около 6,000 человек. Это означает, что они либо участвуют в конкурсах и работают над ними, читают обучающие блоги, общаются на дискуссионных форумах, переписываются напрямую с друзьями или подают заявки на работу.

Каждый раз, когда специалист по данным участвует в конкурсе, публикует сообщение на дискуссионном форуме или присоединяется к команде, это действие добавляется в его профиль Zindi. Профиль на Zindi становится их живым резюме и доказательством работы.

Мы помогаем компаниям нанимать специалистов по обработке данных и формировать кадровый резерв разными способами. Мы предлагаем компаниям корпоративное членство в Zindi, которое позволяет им получать доступ к преимуществам, включая проведение соревнований на Zindi, где они владеют интеллектуальной собственностью трех лучших решений, а также могут нанимать сотрудников непосредственно из таблицы лидеров своих конкурентов. Они также получают учетную запись в Zindi Talent Search, которая позволяет потенциальным работодателям искать профили Zindi, а также напрямую выявлять и нанимать кандидатов на основе их фактических результатов в решении различных типов реальных задач, например, в конкурсах.

Каким вы видите будущее Zindi?

Мое видение будущего заключается в том, чтобы Zindi был признан единственным и важнейшим источником миллионов неоткрытых и разнообразных данных и талантов в области искусственного интеллекта со всего мира. Каждый начинающий специалист по данным и искусственному интеллекту будет знать, что он должен прийти в Zindi. Платформа Zindi — это место, где независимо от своего происхождения они знают, что могут развивать свои навыки, общаться с наставниками и коллегами, которые помогут им в их путешествии, создать профиль, который продемонстрирует их способности и предложит им возможности карьерного роста.

И каждой компании понадобится членство в Zindi, чтобы оставаться впереди конкурентов, потому что через несколько лет каждая компания будет конкурировать в качестве своих возможностей в области обработки данных и искусственного интеллекта.

В настоящее время мы обещаем всем зиндианам на платформе, что изменим их жизнь, если они нам позволят. Мы уже видели многих молодых людей, которые начали использовать Zindi, изо всех сил пытались загрузить свой CSV-файл, а через один-два года, приняв участие в нескольких конкурсах на Zindi, участвуя в дискуссионных форумах и объединившись с разными людьми, они добились невероятных успехов. рабочие места из-за навыков и репутации, которую они заработали на Zindi.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Зинди.