Ricky Costa, Quantum Stat CEO’sü – Röportaj Serisi

Ricky Costa, NLP ve AI girişimleri için iş çözümleri sunan Quantum Stat şirketinin CEO’sudur.

Sanal zekaya ilk olarak ne sizi çekti?

Rastgelelik. Olasılık üzerine bir kitap okuyordum ve o sırada ünlü bir teoreme rastladım. O zaman, iş yerinde çözmeye çalıştığım bir doğal dil problemine bu teoremi uygulayabileceğimi merak ettim. Meğerse, bu algoritma zaten vardı ve bana göre bilinmeyen bir şeydi, Naïve Bayes olarak adlandırılan, klasik makine öğrenmesinde kullanılan çok ünlü ve basit bir üretken modeldi. Bu teorem Bayes teoremiydi. Bu tesadüfü bir ipucu olarak hissettim ve merak etmek için bir tohum ekti.

Quantum Stat’in CEO’susunuz, bu şirket Natural Language Processing için çözümler sunuyor. Kendinizi bu pozisyonda nasıl buldunuz?

Yeni bir teknoloji devrimi olduğunda, bazı şirketler othersinden daha fazla bilinmeyene karşı ihtiyatlıdır. Şirketimizi kurdum çünkü bilinmeyeni takip etmek bana göre eğlenceli. Ayrıca, son 2 yılda gelen tüm harika araştırmalar nedeniyle NLP alanına girmek için doğru zaman olduğunu hissettim. NLP topluluğu, performansını ölçeklemek için daha az veri gerektiren yeni NLP tekniklerinin ortaya çıkmasıyla çok daha fazlasını başarmak için kapasiteye sahiptir.

Bu alana aşina olmayanlar için, Natural Language Processing’in ne yaptığını bizimle paylaşabilir misiniz?

NLP, AI ve analitiklerin bir alt alanıdır ve metin, konuşma veya çok modlu öğrenme (metin ve görüntü/video)中的 doğal dili anlamaya ve bunu insight ve/veya değerli bir hizmet sunmak için hesaplamaya çalışır. Değer, bir şirketin dahili dosya sistemindeki bilgi geri kazanımından, haberlerdeki sentimentin sınıflandırılmasına veya sosyal medya pazarlamasıyla yardımcı olan bir GPT-2 twitter botuna (birkaç hafta önce inşa ettiğimiz gibi) kadar çeşitli açılardan gelebilir.

Hunter College’dan Deneysel Psikoloji alanında Bachelor of Arts dereceniz var. İnsan beynini ve insan psikolojisini anlamak, Natural Language Processing alanını anlamak ve genişletmek için bir avantaj mı?

Bu contrarian, ama maalesef hayır. Nöronlar ve derin sinir ağları analojisi sadece illustrasyon ve intuition için kullanılır. Karmaşıklık bilimi ve mühendisliğinden çok daha fazla şey öğrenebilirsiniz. Beynin nasıl çalıştığını anlamakta zorluk, komplex bir sistemle karşı karşıya olmamızdır. “Zeka” beynin karmaşıklığının çevresi ile etkileşiminin ortaya çıkardığı bir fenomendir ve çok zor belirlemek. Psikoloji ve diğer sosyal bilimler, “indirgemecilik” (top-down) üzerine dayanır ve bu kompleks paradigma altında çalışmaz. İşte intuition: jemand’in “Let it Be” şarkısını C Major scale’a indirgemeye çalıştığını hayal edin. Bu ölçek, “Let it Be” nin ortaya çıkacağını öngörmez. Aynı şekilde, jemand’in davranışını beynin sinir aktivitesine indirgemeye çalışması da aynı şekilde geçerlidir.

Derin Öğrenme ve özellikle Natural Language Processing açısından Big Data’nın neden bu kadar önemli olduğunu bizimle paylaşabilir misiniz?

Şu anda, derin öğrenme modelleri veri arasında interpolasyon yaptığı için, modelin girdi olarak aldığı veri miktarı arttıkça, gerçek dünyada çıkarsama yaparken göreceği kenar vakaları azaltır. Bu mimari, modelin çıktı doğruluğunu artırmak için büyük veri kümelerini hesaplamasını “teşvik” eder. Ancak, AI modellerinin daha zeki davranışlar sergilemesini istiyorsak, sahip olduğumuz veri miktarına odaklanmak yerine, modelin daha verimli bir şekilde neden olabilme yeteneğini geliştirmeye bakmalıyız, ki bu, mantıksal olarak, çok fazla veriye ihtiyaç duymamalıdır. Karmaşıklık açısından, fizikçiler John von Neumann ve Stephen Wolfram tarafından geçen yüzyılda yürütülen hücresel otomata deneyleri, karmaşıklığın basit ilk koşullardan ve kurallardan ortaya çıkabileceğini gösterir. AI ile ilgili olarak bu koşullar ve kuralların ne olması gerektiği, herkesin peşinde olduğu şeydir.

Son zamanlarda ‘Big Bad NLP Database’ adlı bir veritabanı başlattınız. Bu veritabanı nedir ve AI endüstrisindeki insanlara neden önemlidir?

Bu veritabanı, NLP geliştiricilerin endüstrideki ilgili tüm veri kümelerine sorunsuz bir şekilde erişmelerini sağlamak için oluşturuldu. Bu veritabanı, veri kümelerini dizine eklemenin yanı sıra, kullanıcılar tarafından sorgulanabilmesini sağlayan bir ikincil etki sağlar. Verileri ön işleme, dağıtım pipeline’ının büyük çoğunluğunu alır ve bu veritabanı, bu sorunu mümkün olduğunca azaltmaya çalışır. Ayrıca, bu, akademik araştırmacılar, uygulayıcılar veya NLP verilerine hızlı bir şekilde erişmek isteyen bağımsız AI uzmanları için ücretsiz bir platformdur. Link

Quantum Stat şu anda uçtan uca çözümler sunuyor. Bu çözümlerden bazıları nelerdir?

Şirketlere, NLP modelleme pipeline’larını herhangi bir aşamada geliştirme hizmeti sunuyoruz. Veri temizleme, ön işleme aşamasından model sunucu dağıtımı ve üretime kadar (bu hizmetler ana sayfamızda vurgulanmıştır) geniş bir hizmet yelpazesi sunuyoruz. Tüm AI projeleri, özellikle şirketin özel verisi ve proje mimarisi ile devlet-sanat modeli arasındaki bilinmeyen doğası nedeniyle başarılı olmayabiliyor. Bu belirsizlik nedeniyle, hizmetlerimiz şirketlere, projelerini tam zamanlı bir ML mühendisi işe almak yerine daha düşük bir maliyetle yinelemelerine olanak tanır.

Son zamanlarda AI’de en çok ilgisini çeken gelişme nedir?

Son zamanların en önemli gelişmesi, transformer modelidir, belki duymuşsunuzdur: BERT, RoBERTa, ALBERT, T5 ve benzerleri. Bu transformer modelleri çok çekici çünkü araştırmacılara daha küçük veri kümeleriyle devlet-sanat performansını elde etme olanağı sunuyor. Transformer’lerden önce, bir geliştiricinin bir modeli sıfırdan eğitmek için çok büyük bir veri kümesine ihtiyacı olurdu. Bu transformer’ler milyarlarca kelimeden önce eğitildiği için, AI projelerinin daha hızlı bir şekilde yinelemesine olanak tanır ve şu anda bizimle ilgili olan budur.

Quantum Stat hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Finansal piyasa sentiment analizi ile ilgili yeni bir proje üzerinde çalışıyoruz ve bu yakın zamanda yayınlanacak. Gerçek zamanlı olarak finansal haberlerin nasıl ortaya çıktığını anlamak için birden fazla transformer kullanıyoruz. Takip edin!

Daha fazla bilgi için Quantum Stat’i ziyaret edin veya Big Bad NLP Database hakkındaki makalemizi okuyun.