Celina Lee, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập Zindi – Chuỗi bài phỏng vấn

Celina Lee là CEO và đồng sáng lập của  Zindi, mạng lưới chuyên nghiệp lớn nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu ở Châu Phi.

Celina có niềm đam mê giải phóng sức mạnh của dữ liệu vì lợi ích xã hội. Celina có thành tích đã được chứng minh về tư duy lãnh đạo trong mối liên hệ giữa dữ liệu và phát triển, đồng thời đóng vai trò trung tâm trong việc ra mắt các nền tảng toàn cầu bao gồm cả Liên minh bao gồm tài chính, cái nhìn sâu sắc2impact, Và bây giờ Zindi. Công việc của Celina đã mở rộng qua các khu vực công và tư nhân cũng như trên các lĩnh vực phát triển khác nhau bao gồm tài chính toàn diện, phát triển doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ, phát triển hệ thống thị trường, giới tính, biến đổi khí hậu và y tế công cộng. Cô đã sống và làm việc tại các quốc gia trên khắp Châu Á, Châu Mỹ Latinh và Châu Phi cận Sahara.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với khoa học máy tính và toán ứng dụng?

Trong suốt cuộc đời tôi, tôi rất thích môn toán. Khi tôi biết về chương trình toán ứng dụng, điều đó thật có ý nghĩa đối với tôi vì tôi đánh giá cao cách dữ liệu và toán học chuyển thành các ứng dụng trong thế giới thực. Điều tôi thích khi làm việc với dữ liệu là dữ liệu có một câu chuyện để kể. Dữ liệu có thể có tác động cực kỳ lớn nhưng chỉ khi bạn đưa nó vào tay đúng người. Nó là ma thuật.

Một số thách thức đặc biệt trong việc triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu và máy học ở Châu Phi là gì?

Một thách thức là các tập dữ liệu có thể thưa thớt. Ví dụ: nếu bạn đang giải quyết các vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng các ngôn ngữ địa phương ở Châu Phi, một số ngôn ngữ chỉ có hàng nghìn người bản ngữ; một số thậm chí không được viết. Ví dụ: bạn không có nhiều dữ liệu về tiếng Anh. Nhưng bản chất của thách thức chính là điều khiến các giải pháp trở nên quan trọng và có tác động hơn.

Lần đầu tiên bạn hình dung ra khái niệm đằng sau các giải pháp dữ liệu cộng đồng là khi nào?

Tôi đã học về Kaggle nhiều năm trước khi tôi ở San Francisco, khi đó mới chỉ là một công ty khởi nghiệp. Ý tưởng về việc đám đông xây dựng các giải pháp dữ liệu cho các tổ chức đã gây được tiếng vang với tôi. Nhưng tôi nhận thấy một lỗ hổng ở chỗ các bộ dữ liệu và vấn đề rõ ràng có nguồn gốc từ các công ty doanh nghiệp lớn, chủ yếu là người Mỹ và những người tham gia tương tự hầu hết đều đến từ thế giới “phát triển”. Tôi đã làm việc nhiều năm về dữ liệu trong lĩnh vực phát triển quốc tế. Tôi đã nhìn thấy cơ hội để giải quyết các vấn đề của đám đông cho và cho các khu vực khác.

Trong vài ngày đầu ra mắt, nền tảng đã gặp sự cố vì Zindi có quá nhiều người đăng ký. Bạn có ngạc nhiên không khi điều này được cộng đồng chấp nhận nhanh chóng đến thế?

Tôi ngạc nhiên nhưng không sốc. Rõ ràng là chúng tôi đã không lường trước được lượng lưu lượng truy cập mà chúng tôi sẽ nhận được trong vài ngày đầu tiên, nếu không nó đã không bị sập! Nhưng tôi biết rằng có nhu cầu trên thị trường đối với các nhà khoa học dữ liệu trẻ châu Phi và các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng đối với loại nền tảng này. Những người trẻ trên lục địa này đầy tham vọng, năng động và sáng tạo. Họ sẽ thực hiện công việc và họ sẽ biến mọi thứ thành có thể. Vì thế tôi không hề bị sốc khi một không gian trực tuyến như Zindi ngay lập tức gây được tiếng vang. Trên Zindi, họ có thể kết nối với những người có cùng chí hướng từ khắp Châu Phi và trên toàn thế giới, họ có thể xây dựng các kỹ năng mới, phát triển hồ sơ và danh mục đầu tư của riêng mình cũng như có thể kiếm được việc làm. Ngoài ra, tôi xin lưu ý rằng mọi người rất tự hào vì đây là một nền tảng ở Châu Phi lưu trữ các bộ dữ liệu và vấn đề của Châu Phi. Như một nhà khoa học dữ liệu đã nói với tôi, trên Zindi, cô ấy đã tìm thấy một ngôi nhà.

DeepMind đã phát động một cuộc thi trên nền tảng này hơn một năm trước, cuộc thi này là gì?

Cuộc thi DeepMind nhằm phát triển các mô hình học sâu để xác định rùa biển bằng cách sử dụng các mẫu độc đáo trên khuôn mặt của chúng. Các họa tiết hình học trên mặt rùa biển giống như dấu vân tay. Nhưng không có nhiều hình ảnh cận cảnh và ngoài nước về khuôn mặt rùa biển. Chúng tôi đã làm việc với Tổ chức Bảo tồn Đại dương Địa phương, một tổ chức phi lợi nhuận địa phương ở Kenya, nơi có bộ sưu tập hàng nghìn hình ảnh được thu thập trong hơn 10 năm làm việc trong lĩnh vực bảo tồn rùa biển.

Tầm quan trọng của các mô hình AI này là chúng có thể loại bỏ nhu cầu về thẻ vật lý, vốn có thể đắt tiền, không đáng tin cậy (vì chúng rơi ra hoặc bị hỏng) và chúng có thể gây nguy hiểm cho sức khỏe của rùa biển. Chúng tôi có hơn 700 người tham gia giải quyết vấn đề này. Và các giải pháp là nguồn mở và các tổ chức phi lợi nhuận khác hiện đang nỗ lực phát triển các ứng dụng dựa trên thiết bị di động bằng cách sử dụng các thuật toán thu được.

Một số ví dụ về các thử thách khác đã được đưa ra trên nền tảng là gì?

Chúng tôi đã thực hiện hơn 300 thử thách trên nền tảng Zindi. Những thách thức này trải rộng trên nhiều ngành, lĩnh vực kỹ thuật và mức độ phức tạp khác nhau! Điều thú vị là chúng đều là những ứng dụng thực tế của AI và khoa học dữ liệu, chủ yếu ở Châu Phi.

Có thể kể tên một số ví dụ: Sử dụng máy học để dự báo mức độ ô nhiễm không khí ở Kampala, dự đoán mức tiêu thụ năng lượng của mạng 5G, xác định các vụ lở đất bằng hình ảnh vệ tinh, sửa các vị trí GPS không đều và bị lỗi cho một ứng dụng thể dục ở Ai Cập, xác định các từ liên quan đến nông nghiệp trong Luganda (ngôn ngữ địa phương ở Uganda) trên đài phát thanh, đo sinh khối ở Bờ Biển Ngà bằng dữ liệu vệ tinh.

Danh sách cứ kéo dài! Bạn có thể kiểm tra tất cả chúng tại đây.

Trung bình có bao nhiêu nhà khoa học dữ liệu làm việc về một vấn đề được liệt kê và các công ty thành công như thế nào trong việc giải quyết những thách thức được liệt kê?

Thông thường, từ 500 đến 1000 hoặc đôi khi nhiều hơn sẽ giải quyết được bất kỳ vấn đề nào trên nền tảng. Điều này phụ thuộc vào mức độ phức tạp của vấn đề và số tiền thưởng được cung cấp. Chúng tôi đã trao tổng cộng hơn 500,000 USD cho các nhà khoa học dữ liệu chiến thắng trong cộng đồng Zindi.

Chúng tôi đã có một số câu chuyện thành công trong những năm qua. Ví dụ: Zimnat, công ty bảo hiểm lớn nhất ở Zimbabwe đã sử dụng thuật toán học máy mà họ có được từ cuộc thi Zindi để dự đoán khách hàng nào có nhiều khả năng rời bỏ nhất (ngừng thanh toán và rời khỏi hệ thống). Họ đã kết hợp các mô hình này vào bảng điều khiển dịch vụ khách hàng của mình, điều này giúp họ giảm 30% tỷ lệ khách hàng rời bỏ trong năm đó! Cuối cùng Zimnat cũng đã thuê một trong những nhà khoa học dữ liệu hàng đầu ở Zimbabwe.

Các công ty sở hữu IP từ ba giải pháp hàng đầu. Bên cạnh các mô hình, các công ty thực sự đánh giá cao việc có hàng trăm người thông minh cùng giải quyết các vấn đề của họ. Đó là một cách để thử nghiệm những ý tưởng mới, thuê ngoài các vấn đề mà nhóm nội bộ của họ không có thời gian hoặc khả năng kỹ thuật để giải quyết, hoặc thường thì điều có giá trị nhất chỉ là đưa ra những ý tưởng và quan điểm mới.

Bạn có thể thảo luận về cách Zindi kết nối các nhà khoa học dữ liệu với các công ty sau khi cuộc thi kết thúc không?

Có tổng cộng 70,000 người dùng (người thực hành dữ liệu và AI) đã đăng ký trên Zindi từ khắp 190 quốc gia trên thế giới và 52 trong số 54 quốc gia ở Châu Phi. Khoảng 50% người dùng của chúng tôi đang học đại học; 85% có bằng đại học hoặc đang hướng tới bằng đại học và 28% là phụ nữ. Mục tiêu của chúng tôi là làm cho mọi người có thể tiếp cận AI và khoa học dữ liệu.

Mỗi tháng có khoảng 6,000 hoạt động trên nền tảng này. Điều đó có nghĩa là họ đang tham gia và tham gia các cuộc thi, đọc blog học tập, nhắn tin trên các diễn đàn thảo luận, nhắn tin trực tiếp với bạn bè hoặc xin việc.

Mỗi khi một nhà khoa học dữ liệu tham gia một cuộc thi, đăng bài trên diễn đàn thảo luận hoặc tham gia một nhóm, hoạt động này sẽ được thêm vào hồ sơ Zindi của họ. Hồ sơ Zindi trở thành sơ yếu lý lịch trực tiếp và bằng chứng về công việc của họ.

Chúng tôi giúp các công ty thuê các nhà khoa học dữ liệu và xây dựng nguồn nhân tài của họ theo nhiều cách. Chúng tôi cung cấp cho các công ty tư cách thành viên công ty của Zindi, cho phép họ tiếp cận các lợi ích bao gồm tổ chức các cuộc thi trên Zindi, nơi họ sở hữu IP của ba giải pháp hàng đầu và họ cũng được tuyển dụng trực tiếp từ bảng xếp hạng của đối thủ cạnh tranh. Họ cũng có tài khoản Zindi Talent Search, cho phép các nhà tuyển dụng tiềm năng tìm kiếm hồ sơ Zindi và trực tiếp xác định và thuê ứng viên dựa trên hiệu suất thực tế của họ đối với các loại vấn đề thực tế khác nhau, ví dụ như các cuộc thi.

Tầm nhìn của bạn về tương lai của Zindi là gì?

Tầm nhìn của tôi về tương lai là Zindi được công nhận là nguồn cung cấp quan trọng nhất của hàng triệu dữ liệu và tài năng AI đa dạng và chưa được khám phá từ khắp nơi trên thế giới. Mọi người thực hành dữ liệu và AI đầy tham vọng sẽ biết rằng họ phải đến với Zindi. Nền tảng Zindi là nơi mà bất kể nền tảng của họ là gì, họ biết rằng họ có thể xây dựng kỹ năng của mình, kết nối với những người cố vấn và đồng nghiệp để giúp đỡ họ trên hành trình của mình, tạo hồ sơ thể hiện khả năng của họ và mang đến cho họ cơ hội nghề nghiệp.

Và mọi công ty sẽ cần tư cách thành viên Zindi để dẫn đầu đối thủ vì trong một vài năm tới, mọi công ty sẽ cạnh tranh về chất lượng khoa học dữ liệu và khả năng AI của họ.

Hiện tại, chúng tôi đã hứa với tất cả người Zindian trên nền tảng này rằng chúng tôi sẽ thay đổi cuộc sống của họ nếu họ cho phép chúng tôi. Chúng tôi đã thấy nhiều người trẻ bắt đầu sử dụng Zindi, gặp khó khăn khi tải tệp CSV của họ và một đến hai năm sau, sau khi tham gia nhiều cuộc thi trên Zindi, tham gia vào các diễn đàn thảo luận và hợp tác với nhiều người khác nhau, họ đã đạt được kết quả đáng kinh ngạc. việc làm nhờ kỹ năng và danh tiếng mà họ đã xây dựng được trên Zindi.

Cảm ơn bạn về cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm hãy truy cập Zindi.