Sujatha Sagiraju, Appen’de Ürün Başkanı – Röportaj Serisi

Sujatha Sagiraju, Appen‘de Ürün Başkanı’dır, Eylül 2021’de Ürün Başkan Yardımcısı olarak Appen’e katıldı ve ürün stratejasından sorumludur. 20 yılı aşkın geniş deneyimine sahip bir teknoloji öncüsüdür ve büyük ölçekli çevrimiçi hizmetler ve AI/ML ve veri platformları oluşturmada uzmanlaşmıştır. Microsoft’tan Appen’e katılmadan önce, Bing ve Azure AI Platform dahil olmak üzere çeşitli gruplarda liderlik rollerinde bulunmuştur.

Appen, AI Yaşam Döngüsü için veri alanında küresel liderdir. 25 yılı aşkın bir süredir insan tarafından veri kaynaklama, veri açıklama ve model değerlendirme deneyimine sahip olan Appen, organizasyonların dünyanın en yenilikçi yapay zeka sistemlerini başlatmasına olanak tanır.

AI’ye ilk olarak ne sizi çekti?

Microsoft’ta çalışırken, Azure AI organizasyonunda çalıştım. Endüstri manzarası, müşteriler ve farklı endüstrilerdeki AI dönüşümü hakkında bilgi sahibiydim. Müşteri bakış açısına göre, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için eğitim verisinin bir engel olduğunu görebiliyordum ve Appen’i bu sorunu çözmek için bir fırsat olarak gördüm – AI yaşam döngüsünün tüm aşamalarını bağlayabilecek eksik bağlantı.

Şu anda Appen’de Ürün Başkanı’sınız, bu pozisyonu tanımlayabilir misiniz?

En yüksek düzeyde, ekibim ürün vizyonunu, stratejisini oluşturur ve organizasyon genelindeki çeşitli paydaşlarla etkili bir şekilde yürütülmesini sağlar. Daha kişisel bir düzeyde, endüstriyi ve müşterileri anlamak için önemli zaman harcarım. Amazon, Google, Microsoft, Salesforce, Boeing gibi en büyük şirketlerin müşterimiz olması nedeniyle, ekibimin müşteri senaryolarını ve ağrı noktalarını anlaması ve büyüme planı sunan bir ürün stratejisi oluşturması önemlidir. Güvenli, kapsayıcı bir kültür oluşturmak da rolümün çok önemli bir parçasıdır, çünkü çalışanlarımızın fikirlerini paylaşması, işbirliği yapması ve kariyerlerini geliştirmesi için bir alan yaratmaya odaklanıyorum.

AI gelişiminde çeşitli ekipler oluşturmak ne kadar önemlidir?

AI gelişiminde çeşitli ekipler oluşturmak非常 önemlidir. Çeşitliliği düşünmenin birkaç farklı yolu vardır – cinsiyet, yaş, ırk, perspektifler. Perspektiflerin çeşitliliği, çeşitli arka planlara ve deneyimlere sahip bir ekibe sahip olmanın en önemli kısmı olabilir. Bu deneyimler, tüm müşterileriniz için en iyi ürünü oluşturmak için yeni ve farklı fikirleri getirir.

Bu çeşitliliği sentezleyen bir iş kültürü nasıl yaratırsınız?

Çeşitliliği teşvik eden bir kültür, çalışanların fikirlerini ve perspektiflerini paylaşmasına davet eder. Ekibimle toplantı yaparken farklı iletişim yöntemlerini dikkate almayı severim. Örneğin, bir ekip toplantısında geri bildirim isteyip, çalışanların doğrudan toplantıda konuşmalarını veya sonra bana mesaj göndermelerini isterim. Herkesin konuşmak veya geri bildirimde bulunmak isteyebileceğini bilmemektedir ve böyle bir kültürü yaratmak istiyorum. Çalışanların görüşlerini paylaşabilecekleri ve fikirlerini paylaşabilecekleri güvenli bir ortam istiyorum. Harika fikirlerin tüm ekiplerden geldiğini biliyorum. Satış, pazarlama ve diğer müşteri odaklı ekiplerle görüşerek ürünle ilgili ihtiyaçlarını ve müşteri ile yakın çalışmanın perspektifini anlarım. En iyi ürün fikirlerinin çoğu, müşterilerin ağrı noktalarını dikkatlice dinlemekten gelir – ya doğrudan onlardan ya da her gün müşterilerle etkileşim içinde olan ekiplerden.

Çeşitli ekipler oluşturmanın dışında, makine öğrenimi algoritmalarında önyargı ile mücadele etmek için diğer yollar nelerdir?

Kapsayıcı veri kaynaklama, veri hazırlama ve model değerlendirme, önyargı ile mücadele etmek için kritik öneme sahiptir. Algoritmaları eğitmek için kullanılan veriler, tüm potansiyel son kullanıcıları veya sonuçları içermelidir. AI yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında, her aşama önyargı için kontrol edilmelidir. Sorumlu AI, aynı zamanda sorumlu bir şekilde elde edilen veri setleri ile oluşturulur, bu da katkıda bulunanların adil bir şekilde muamele gördüğü anlamına gelir. Appen, crowd’un refahına olan bağlılığını göstermek için Crowd Etik Kuralları oluşturdu.

AI Yaşam Döngüsü için Veri adlı yeni bir disiplini tartışan bir makaleyi yakın zamanda yayınladınız, bunu kısaca tanımlayabilir misiniz?

AI Yaşam Döngüsü için Veri, AI projeleri oluşturmak için yüksek kaliteli veri sunmak için gerekli dört aşamanın sürekli bir döngüsünü içerir: veri kaynağı, veri hazırlama, model oluşturma ve dağıtımı ve insan tarafından model değerlendirme. Bu aşamalar, AI projeleri oluşturmak için gerekli olan yüksek kaliteli verilerin sunulmasını sağlar. Veri kaynağı, veri hazırlama ve model değerlendirme en çok emek yoğun ve veri yoğun aşamalardır ve iyi yapılmazlarsa, proje kalitesi sorunlarına ve başlatma gecikmelerine neden olabilir. Appen, bu üç aşamada uzmanlaşmıştır ve model eğitimi ve dağıtımı uzmanlaşan sağlayıcılarla stratejik olarak ortaklık kurar.

AI Yaşam Döngüsü’nde sentetik verinin rolü nedir?

Veri kaynağı çözümleri, insan tarafından açıklamalı veri, önceden etiketlenmiş veri setleri ve sentetik veri içerir. Sentetik veri, zor bulunan veri setleri ve kullanım örnekleri için kullanılır. Kapsayıcı veri setleri, tüm kullanım örneklerini ve AI modelinin potansiyel son kullanıcılarını kapsar ve bazıları bu hedefe ulaşmak için sentetik veriye ihtiyaç duyar. İnsan tarafından açıklamalı veri ve sentetik verinin kombinasyonu, model başarısı için kritik olacaktır.

AI Yaşam Döngüsü’nde model kayması veya aşırı uyarlama ne kadar büyük bir sorundur?

Model kayması büyük bir sorun olabilir ve AI yaşam döngüsünün dördüncü aşamasında, İnsan Tarafından Model Değerlendirilmesi’nde ele alınmalıdır. Modelin gerçek dünyada çalışmaya devam etmesi ve bunun için insan testine tabi tutulması önemlidir. Ortamlar değişip büyüdükçe, modeller de değişmelidir. Uygulayıcıların, modellerini güncelliğini kaybetmemesi ve önyargılı olmaması için sürekli olarak değerlendirmesi önemlidir. Microsoft’un Bing’i, arama sonuçlarının standardına uygun olarak çalıştığından emin olmak için model değerlendirme kullanan bir müşteridir ve model sürekli olarak değerlendirilir.

Appen’deki çalışmanız hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Appen’deki en değerli çalışma, insanların uzmanlığıdır. 25 yılı aşkın bir süredir, Appen güçlü bir temel oluşturdu ve çalışanlarıyla birlikte. Müşterilerimiz, yüksek kaliteli sonuçlar sunmak için uzmanlığımıza güvenir. Appen, AI endüstrisi dönüşümünü, AI Yaşam Döngüsü’nü yönetmek için çözümler sunarak ermögaktadır.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Appen ziyaret edebilir.