Joy Mustafi, Aviso, Inc’in Baş Veri Bilimcisine – Röportaj Serisi

Analytics India Magazine tarafından Hindistan’ın en iyi 10 veri bilimcisinden biri olarak derecelendirilen Joy Mustafi, Salesforce (CRM ), Microsoft (MSFT ) ve IBM gibi teknoloji devlerinde veri bilimi araştırmalarını yönetti ve 50 patent ve 25’ten fazla AI yayını elde etti.

On yıl boyunca IBM’de Veri Bilimcisi olarak çeşitli iş zekası çözümlerinde yer aldı, bunların arasında IBM Watson da vardı. Microsoft’ta Uygulamalı Bilim İnsanı olarak AI araştırmalarından sorumluydu. En son olarak, Salesforce’un Einstein platformunda Baş Araştırmacı olarak görev yaptı.

Mustafi, aynı zamanda MUST Research’in Kurucusu ve Başkanlığını yapıyor. MUST Research, veri bilimi, bilişsel hesaplamalar, yapay zeka, makine öğrenimi ve gelişmiş analiz alanlarında mükemmellik ve yeterlilikleri teşvik eden bir kâr amacı gütmeyen kuruluştur.

Mustafi最近 Redwood City merkezli Aviso, Inc.’e Baş Veri Bilimcisi olarak katıldı. Burada, müşterilerin anlaşma kapanma hızını artırmasına ve gelir fırsatlarını genişletmesine yardımcı olmak için deneyimini kullanacak.

Sizce yapay zeka size nasıl bir çekicilik kazandırdı?

Ben matematiği ve programlamayı çok severim. İstatistik alanında yüksek lisans yaptım ve bilgisayar uygulamaları alanında yüksek lisans eğitimimi tamamladım. 2002 yılında Hindistan İstatistik Enstitüsü’nde yapay zeka araştırmalarına başladım ve C programlama dilini kullanarak el yazısı rakam tanıma için bir yapay sinir ağı sistemi geliştirdim. Bu, 2500’den fazla satırdan oluşan bir koddu ve hiçbir yerleşik kütüphane olmadan, yalnızca standart girdi/çıkış ile yazılmıştı. Veri temizleme ve ön işleme, özellik mühendisliği ve çok katmanlı bir perceptron ile geri yayılım algoritması içeriyordu. Tüm süreç, okuduğum tüm konuların bir bileşkesiydi. O zamanlar AI, kurumsal dünyada çok popüler değildi ve birkaç akademik kuruluş bu alanda ileri araştırmalar yapıyordu. Ve AI o zamanlar yeni değildi! AI araştırmaları alanı, 1956’da Prof. John McCarthy ve diğerlerinin Dartmouth College’da şimdi efsanevi bir atölye düzenlediği tarihe kadar uzanıyor.

IBM Watson ve Microsoft gibi ileri düzey şirketlerle çalıştınız. Çalıştığınız en ilginç proje hangisiydi?

IBM’de aldığım ilk patentten bahsetmek isterim: doğal dilde kelime problemlerini çözme yöntemi. Bu, IBM Watson’da açık bir sorundu. Geliştirdiğim sistem, doğal dilde ifade edilen bir aritmetik veya cebirsel problemi anlayabilir ve gerçek zamanlı olarak doğal dil cevabı verebilirdi. Bunu yapmak için, sistem aşağıdaki adımları gerçekleştirmek zorundaydı: Girdi problem ifadelerini ve cevaplanacak soruyu almak; girdi cümlelerini matematiksel olarak iyi oluşmuş cümlelere dönüştürmek; iyi oluşmuş cümleleri matematiksel denklemlere dönüştürmek; denklemleri çözmek ve matematiksel sonucu doğal dilde anlatmak.

Microsoft için en iyi projem olan Softie’yi de anmak isterim. Değiştirilebilir giriş cihazları ve sensörlerle donatılmış bir fiziksel robota sahip bir sistem geliştirdim. Standartlaştırılmış bir iletişim yöntemi, kullanıcıların pratik ayarlamalar yapmasını ve bağlamına bağlı olarak daha zengin etkileşimler gerçekleştirmesini sağladı. Klavye, işaret cihazı, dokunmatik ekran, bilgisayar görme, konuşma tanıma ve benzeri gibi özelliklerle donatılmış bir sistem gerçekleştirebildik. Farklı iş birimlerinden oluşan bir ekip oluşturduk ve onları AI ve ilgili alanlarda araştırma uygulamaları geliştirmeye teşvik ettik.

MUST Research hakkında bize bilgi verebilir misiniz?

MUST Research, veri bilimi, bilişsel hesaplamalar, yapay zeka, makine öğrenimi ve gelişmiş analiz alanlarında mükemmellik ve yeterlilikleri teşvik eden bir kâr amacı gütmeyen kuruluştur. MUST, akademik ve kurumsal çevrelerin etkileşimini sağlamak, sorunlarını çözmek ve bilişsel çağın son gelişmelerini takip ederek çözümler sunmak, rehberlik ve eğitim vermek, konferanslar ve atölye çalışmaları düzenlemek ve bilimsel programlar ve toplumsal misyonlar üzerinde işbirliği yapmak amacıyla bir ekosistem oluşturmayı amaçlıyor. MUST’un en heyecan verici özelliği, yapay zeka, makine öğrenimi, doğal dil işleme, metin analizi, görüntü işleme, bilgisayar görme, ses sinyal işleme, konuşma teknolojisi, gömülü sistemler, robotik gibi ileri teknoloji alanlarında temel araştırmalar yapmasıdır.

MUST Research’i kurma fikri nasıl oluştu?

Bilim kurgu filmlerini ve matematiği çok severim ve teknolojinin dünyayı nasıl değiştirebileceğini düşünürüm. 1993 yılında, 9. sınıftayken, ileri teknolojiler konusunda uzman bir grup gibi-minded uzmanlarla bir araya gelme fikri oluştu. İlk işime başladıktan sonra, toplantı çağrısı yapmak 10 yıl sürdü ve uygun uzmanları bulup kâr amacı gütmeyen bir toplum kurmak için başka 10 yıl geçti. Şimdi, Hindistan genelinde MUST’da 500’den fazla veri bilimcisi, ortaya çıkan teknolojiler üzerinde araştırma yapmaya hevesle katkıda bulunuyor.

Son yıllarda derin öğrenme, pekiştirme öğrenimi, doğal dil işleme gibi makine öğrenimi alanlarında önemli ilerlemeler kaydedildi. Şu anda en heyecan verici makine öğrenimi alanını nasıl görüyorsunuz?

Tüm makine öğrenimi algoritmaları, bir ürün veya hizmet olarak uygulanıp işletmeler veya bireyler tarafından gerçek dünyada kullanıldıklarında heyecan vericidir. Derin öğrenme dönemi hem olumlu hem de olumsuz yönleri vardır – bazen otomatik özellik mühendisliği konusunda yardımcı olur, ancak aynı zamanda bir kara deliğe dönüşebilir ve doğru veri setleri veya algoritmalar kullanılmazsa çöp-çöp senaryosu ortaya çıkabilir. Son teknolojilerin bazıları ayrıca büyük miktarda işlem gücü, zaman ve veri gerektirir. Unutulmaması gereken önemli nokta, derin öğrenmenin makine öğreniminin bir alt kümesi olduğu, makine öğreniminin ise yapay zekanın bir alt kümesi olduğudur ve yapay zeka veri biliminin bir parçasıdır – hepsi birbirine bağlı. Ve bu, Python, R veya Scala ile ilgili değil – AI yolculuğuma C ile başladım ve AI programlarını assembly dil kodunda bile yazabilirsiniz. Başarılı AI sistemleri oluşturmak, önce iş veya araştırma ortamını anlamak ve sonra eylemler ile veri arasında bağlantı kurmak ve gerçekten çeşitli insanlara yardım eden bir sistem oluşturmakla ilgilidir. Doğal dil işleme, bilgisayar görme, video analitiği, konuşma teknolojisi veya robotikle çalışıyor olmanız fark etmez, en basit yaklaşımı benimsemek ve sistemi deneysel olarak iyileştirerek daha karmaşık yöntemleri benimsemek en iyi yoludur.

Hindistan’ın önde gelen üniversitelerinde sık sık konuk konuşmacı olarak bulunuyorsunuz. Öğrencilerden en sık duyduğunuz soru nedir ve buna nasıl cevap veriyorsunuz?

En sık duyduğum soru şudur: “Veri bilimcisi nasıl olunur?” Gençlere, matematiğe, istatistiğe veya bilgisayar bilimine olan sevgilerini kullanarak gerçek dünya iş sorunlarını çözmeye çalışarak bunu kesinlikle başarmak mümkün olduğunu söylüyorum. Ayrıca, MUST’a nasıl katılacaklarını soruyorlar ve cevabım basittir: “Profilinizi birden fazla projeyle oluşturun ve kutunun dışında düşünmeye odaklanın.” Veri bilimcisi olmak istiyorsanız, ayrıca inovasyon yapabileceğinizi kanıtlamak zorundasınız. İnovasyon olmadan kendimizi bilim insanı olarak adlandıramayız. Elbette, patent almamız veya araştırmalarımızı saygın dergilerde ve konferanslarda yayınlamamız da yardımcı olur!

Redwood City merkezli Aviso’ya Baş Veri Bilimcisi olarak katıldınız. Aviso ve sizin şirketle ilişkiniz hakkında bize bilgi verebilir misiniz.

Aviso, satış yöneticilerine rehberlik etmek ve anlaşma kapanma sürecini tahmin etmesini sağlayan bir sistem geliştirmek için AI ve makine öğrenimini kullanıyor. Bu, bir zorluk ve benim asıl sorumluluğum, müşterilerin anlaşma kapanma hızını artırmasına ve gelir fırsatlarını genişletmesine yardımcı olmak için deneyimimi ve AI/ML uzmanlığımı kullanmak.

Uyumlu: Değişen bilgiler doğrultusunda öğrenmeli ve hedeflerin ve gereksinimlerin evrimi doğrultusunda uyum sağlamalıdır. Belirsizliği çözebilmeli ve öngörülemezliği tolere edebilmelidir. Dinamik verilerle beslenmeli ve gerçek zamanlı olarak çalışmalıdır.

Etkileşimli: Kullanıcılarla kolayca etkileşime girebilmeli ve kullanıcıların ihtiyaçlarını rahatça tanımlayabilmelidir. Diğer işlemciler, cihazlar, hizmetler ve insanlar ile etkileşime girebilmelidir.

İteratif ve Durumlu: Bir sorunu tanımlamak için soru sormalı veya eksik bir problem ifadesi için ek girdi bulmalıdır. Bir işlem sırasında önceki etkileşimleri hatırlamalı ve belirli bir uygulamaya uygun bilgileri geri vermeli ve bunu belirli bir zamanda yapmalıdır.

Bağlamsal: Anlam, söz dizimi, zaman, konum, uygun alan, düzenleme, kullanıcı profili, işlem, görev ve hedef gibi bağlamsal öğeleri anlamalı, tanımlamalı ve çıkarabilmelidir. Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış dijital bilgilerden yararlanabilmelidir.

Aviso’daki bu pozisyonu size nasıl çekici geldi?

Aviso, satış ekiplerinin tam potansiyelini açığa çıkarabilecek, eyleme geçirilebilir içgörüler sunan ve anlaşma kapanma sürecini kolaylaştıran AI destekli araçlar geliştirerek şişkin miras CRM sistemlerini değiştirmeyi amaçlıyor. Ürünümüz, satış ekiplerinin ağrı noktalarını anlayan, zaman alan veri girişini ortadan kaldıran ve yöneticilere anlaşma kapanmasını etkili bir şekilde gerçekleştirmelerine yardımcı olacak öneriler ve rehberlik sunan bir akıllı sistemdir. Aviso’nun güçlü liderlik ekibine ve müşteri tabanına ek olarak, Aviso’nun gerçek dünya sorunlarını çözmek için gelişmiş AI araçlarını kullanma taahhüdünü de çekici buldum. Satış, herhangi bir işin önemli bir parçasıdır ve Aviso, yapay zeka gücünü kullanarak bunu gerçekleştirir. İsabet!

AI hakkında eklemek istediğiniz bir şey var mı?

Yapay zeka, yeni bir sorun sınıfının hesaplanmasını sağlar. Kullanıcıların sorunlarını anlamalarına yanıt verebilmek için, bilişsel hesaplamalı sistemler, yalnızca önceden yapılandırılmış kurallar ve programlara dayalı olarak değil, geniş hedeflere dayalı olarak da bilgi kaynaklarının, etkilerin, bağlamların ve içgörülerin sentezini sunar. Bu sistemler, insan beyninin veya zihninin nasıl algıladıklarını, neden olduklarını ve uyaranlara nasıl tepki verdiklerini anlamaya çalıştıkları için mevcut bilgisayar uygulamalarından farklıdır. Bunlar, insan beyninin veya zihninin nasıl çalıştığına dair daha doğru modeller geliştirmeyi amaçlayan yeni bir hesaplama türüdür. Bu, bilgisayarlar ve bilgisayar yazılımlarının akıllı davranışlara sahip olabilecekleri şekilde nasıl yaratılabileceğini inceleyen bir çalışma alanıdır. Bu alan, bilgisayar bilimi, elektronik, matematik, istatistik, psikoloji, dilbilim, felsefe, nörobilim ve biyoloji gibi birçok bilim ve meslek dalının birleştiği bir alandır. İşte bu yüzden çok heyecan verici!