Ricky Costa, Quantum Stat CEO’sü – Röportaj Serisi

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

Sizce yapay zeka ile ilk olarak nasıl ilgilenmeye başladınız?

Rasgelelik. Bir olasılık kitabını okuyordum ve ünlü bir teoreme rastladım. O zaman, işimde çözmeye çalıştığım bir doğal dil problemine bu teoremi uygulayabileceğimi merak ettim. Aslında, bu algoritma zaten vardı ve bana bilinmiyordu, Naïve Bayes olarak adlandırılıyordu, klasik makine öğrenmesinde kullanılan çok ünlü ve basit bir üretken modeldi. Bu teorem Bayes teoremiydi. Bu tesadüfün bir ipucu olduğunu hissettim ve yapay zeka hakkında daha fazla öğrenmeye devam etmek için bir merak tohumu ektim.

Quantum Stat’in CEO’susunuz, şirketiniz NLP için çözümler sunuyor. Bu pozisyona nasıl geldiniz?

Bir teknoloji devrimi olduğunda, bazı şirketler diğerlerinden daha fazla bilinmeyenden korkarlar. Şirketimizi kurdum çünkü bilinmeyeni takip etmek bana eğlenceli geliyor. Ayrıca, son 2 yılda ortaya çıkan harika araştırmalar nedeniyle NLP alanına girmek için doğru zaman olduğunu hissettim. NLP topluluğu, daha az veri ile daha fazla şey başarmak için yeni NLP tekniklerine sahip oldu.

Okuyucularımız bu alandan habersiz olabilir, NLP’nin ne yaptığını bizimle paylaşabilir misiniz?

NLP, metin, konuşma veya çok modlu öğrenme (metin ve görüntü/video) gibi doğal dili anlamaya çalışan ve bu dili anlama noktasına kadar işleyen bir AI ve analitik alt alanıdır. Değer, bir şirketin iç dosya sistemindeki bilgi geri kazanımından, haberlerde duyguyu sınıflandırmaya veya sosyal medya pazarlamasıyla yardımcı olan bir GPT-2 Twitter botuna (biz birkaç hafta önce böyle bir bot geliştirdik) kadar çeşitli açılardan gelebilir.

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

Bu contrarian, ama maalesef hayır. Nöronlar ve derin sinir ağları arasındaki analoji sadece bir illüstrasyon ve intuition için kullanılıyor. Complexity biliminden ve mühendislikten çok daha fazla şey öğrenilebilir. Beynin nasıl çalıştığını anlamak zor çünkü komplex bir sistemle uğraşıyoruz. “Zeka” beynin komplexitesi ve çevresiyle etkileşiminin ortaya çıkardığı bir olgu ve çok zor tanımlanabilir. Psikoloji ve diğer sosyal bilimler, “indirgeme” (top-down) üzerine dayandığı için bu komplex paradigmada çalışmaz. İntuition şudur: biri “Let it Be” şarkısını C Major ölçeğine indirgemeye çalıştığını hayal edin. Bu ölçek, “Let it Be” şarkısının ortaya çıkacağını öngörmez. Aynı şekilde, biri beynin nöral aktivitesine davranışını indirgemeye çalıştığında da aynı durum geçerlidir.

Derin Öğrenme ve özellikle NLP için Büyük Veri neden bu kadar önemli?

Şu anda, derin öğrenme modelleri veri arasında interpolasyon yaptığı için, modele ne kadar çok veri verirseniz, modelinferans yaparken o kadar az kenar durumu görür. Bu mimari, modellerin daha fazla veriyi işlemesini teşvik eder ve çıktı doğruluğunu artırır. Ancak, AI modellerinin daha zeki davranmasını istiyorsak, ne kadar veri sahip olduğumuzdan daha fazla, modellerin neden daha verimli bir şekilde akıl yürütmelerini nasıl sağlayacağımızı düşünmeliyiz. Complexity açısından, fizikçiler John von Neumann ve Stephen Wolfram tarafından geçen yüzyılda yapılan hücre otomata deneyleri, basit ilk koşullardan ve kurallardan komplexlik ortaya çıkabileceğini gösteriyor. AI için bu koşullar ve kurallar ne olmalı, herkesin peşinde olduğu şey bu.

Big Bad NLP Veritabanı’nı yakın zamanda başlattınız. Bu veritabanı nedir ve AI endüstrisindeki insanlara neden önemlidir?

Bu veritabanı, NLP geliştiricilerin endüstrideki tüm ilgili veri kümelerine sorunsuz bir şekilde erişmelerini sağlamak için oluşturuldu. Bu veritabanı, veri kümelerini indekslemenin güzel bir yan etkisi olarak kullanıcılar tarafından sorgulanabilir. Veri işlemenin büyük çoğunluğu dağıtım pipeline’ında zaman alır ve bu veritabanı bu sorunu mümkün olduğunca azaltmaya çalışır. Ayrıca, bu veritabanı 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 çözümler neler?

Şirketlere NLP modelleme pipeline’lerini kolaylaştırmalarına yardımcı oluyoruz ve geliştirme hizmetleri sunuyoruz. Veri temizleme, ön işleme aşamasından üretim aşamasındaki model sunucusuna kadar geniş bir hizmet yelpazesi sunuyoruz (bu hizmetler ana sayfamızda vurgulanmaktadır). Tüm AI projeleri, belirli bir veri/proje mimarisinin state-of-the-art bir modelle nasıl çalışacağından kaynaklanan bilinmezlik nedeniyle başarılı olmayabilir. Bu belirsizlik nedeniyle, hizmetlerimiz şirketlere projelerini daha düşük bir maliyetle yinelemelerine olanak tanır.

Son zamanlarda en ilginç bulduğunuz AI ilerlemesi nedir?

En önemli ilerleme, transformer modelidir: BERT, RoBERTa, ALBERT, T5 ve benzerleri. Bu transformer modelleri, daha küçük veri kümeleriyle state-of-the-art performansa ulaşmanıza olanak tanır. Transformer’lerden önce, bir geliştiricinin bir modeli sıfırdan eğitmek için çok büyük bir veri kümesine ihtiyacı olurdu. Bu transformer’ler milyarlarca kelimeyle önceden eğitildiği için, AI projelerinin daha hızlı bir şekilde yinelemesine olanak tanır ve şu anda bunlarla çok ilgileniyoruz.

Quantum Stat hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Finansal piyasa sentiment analizi ile ilgili yeni bir proje üzerinde çalışıyoruz ve bu proje yakında yayınlanacak. Birden fazla transformer kullanarak finansal haberlerin gerçek zamanlı olarak nasıl geliştiğini önceden görülmemiş bir şekilde ortaya çıkarmayı başardık. Takipte kalın!

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