एआई एक्सेसिबल बनाने पर राहेल थॉमस

कितनी तेजी से। एअर इंडिया की गहन शिक्षा को बाधित कर रहा है

स्रोत: C.Rosso

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) साठ वर्षों से सापेक्ष सुप्तता की गहरी सर्दी से पूरी तरह से पुनर्जागरण में उभरा है – बड़े पैमाने पर गहन शिक्षा में प्रगति के कारण। मानव मस्तिष्क पर शिथिल आधारित, गहरी सीखने की एक मशीन सीखने की विधि है जो कृत्रिम न्यूरॉन्स (एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क) की परतों का उपयोग करती है जिसे बड़ी मात्रा में बिग डेटा इनपुट से “सीखने” के लिए स्पष्ट प्रोग्रामिंग की आवश्यकता नहीं होती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पेशेवरों के लिए हायरिंग बूम है। स्टैनफोर्ड के एआई इंडेक्स के अनुसार, एआई कौशल की आवश्यकता वाले नौकरियों की हिस्सेदारी 2013-2017 की अवधि के दौरान अमेरिका में 4.5 गुना बढ़ गई है। इस बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए, एक कंपनी एक अभिनव तरीका अपना रही है। इस सप्ताह एक्सपोनेंशियल मेडिसिन सम्मेलन में, fast.ai के सह-संस्थापक राचेल थॉमस ने एआई को सभी पृष्ठभूमि के लोगों की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच बनाने के लिए एक उपन्यास तरीका प्रस्तुत किया, न कि केवल कुलीन संस्थानों से – वास्तव में, सीखने की प्रक्रिया को बाधित करना ऐ गहरी सीख।

राहेल थॉमस फोर्ब्स में से एक हैं “एआई में 20 अतुल्य महिलाएं,” एक टेडक्स सैन फ्रांसिस्को स्पीकर, सैन फ्रांसिस्को विश्वविद्यालय (यूएसएफ) में एक प्रोफेसर, एक्सपोनेंशियल मेडिसिन के एक संकाय सदस्य, एक लोकप्रिय लेखक और एक प्रभावशाली वक्ता। उसने अपनी पीएचडी अर्जित की। ड्यूक यूनिवर्सिटी से गणित में, और अन्य स्टार्टअप कंपनियों में उबेर के शुरुआती इंजीनियरों में से एक थे। थॉमस ने 2016 में धारावाहिक उद्यमी जेरेमी हावर्ड के साथ तेजी से सह-स्थापना की।

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“जब हम पाठ्यक्रम का निर्माण कर रहे थे, तो यह कुछ ऐसा था जो मैं चाहता था कि पांच साल पहले अस्तित्व में था जब मैं पहली बार गहरी शिक्षा में रुचि ले रहा था,” थॉमस ने कहा।

पारंपरिक रूप से, कोडर के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम का निर्माण करने के लिए पर्याप्त गहन शिक्षण कौशल प्राप्त करने के लिए कई बाधाएं हैं जो वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करती हैं। कई मौजूदा संस्थानों को उच्च-स्तरीय गणितीय पृष्ठभूमि या पीएचडी की आवश्यकता होती है। एक आवश्यकता के रूप में, जिसे प्राप्त करने में वर्षों लग सकते हैं। यदि छात्र अंततः एक कार्यशील एल्गोरिथ्म बनाते हैं, तो यह आमतौर पर वास्तविक दुनिया में कोई अनुप्रयोग नहीं है।

“मुझे लगता है कि कई पाठ्यक्रम या तो बहुत ही सैद्धांतिक हैं, और यह समझ में आता है … गहरी शिक्षा एक सैद्धांतिक क्षेत्र से बढ़ रही है,” उसने कहा।

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तेजी से.ई संस्थापकों ने प्रौद्योगिकी शिक्षा में एक अंतर की पहचान की थी और इसे आधुनिक बनाने का एक तरीका पाया। गहन शिक्षण को सिखाने के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण आमतौर पर विस्तृत तकनीकी स्तर पर शुरू होने वाली लंबी, धीमी प्रक्रिया है – एक तल-अप दृष्टिकोण।

थॉमस ने कहा, “हम कुछ और अधिक व्यावहारिक और हाथ पर काम करना चाहते थे,” मैं वास्तव में इसे अधिक लोगों के लिए सुलभ बनाना चाहता था, और सभी पृष्ठभूमि और डोमेन के लोगों के लिए इस क्षेत्र में शामिल होना आसान बनाता था। ”

थॉमस ने कहा, “मुझे लगता है कि लोगों को होने वाली समस्याओं को हल करने में बहुत अधिक दिलचस्पी है – चाहे वह कृषि, चिकित्सा, या विनिर्माण हो।”

उनकी कंपनी की कार्यप्रणाली एक टॉप-डाउन दृष्टिकोण है, जो गहन शिक्षण के लिए पारंपरिक शिक्षण विधियों के बिल्कुल विपरीत है। छात्रों को जल्दी से तैयार अनुप्रयोगों और मॉडल के ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के साथ गहन शिक्षण एल्गोरिदम विकसित कर सकते हैं जो थॉमस ने बनाने में मदद की थी।

“हम लोगों को तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण प्राप्त करना चाहते हैं, भले ही लोग समग्र घटकों को नहीं जानते हों,” थॉमस ने कहा।

बहुत कम समय में, fast.ai छात्रों को उन्नत गणित के पूर्वापेक्षा के बिना उच्च-प्रदर्शन अत्याधुनिक अत्याधुनिक एल्गोरिदम का तेजी से उत्पादन करने में सक्षम हैं।

“समय के साथ हम ब्योरे पर पहुँचेंगे, और यदि आप पूरा कोर्स करते हैं तो आपको निम्न-स्तर की समझ मिलेगी, लेकिन यह पूरी तरह से क्रम में फ़्लिप है,” थॉमस ने कहा।

“मेरी पृष्ठभूमि में, मैंने पीएच.डी. गणित में और एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में काम किया, और डेटा वैज्ञानिक – मैं देख सकता था कि यह तकनीक कितनी शक्तिशाली है, और हम इसके बारे में अभी भी सोच रहे हैं, ”थॉमस ने कहा।

सैन फ्रांसिस्को विश्वविद्यालय (यूएसएफ) डेटा इंस्टीट्यूट में एक वर्तमान शोध-इन-निवास के रूप में, थॉमस का प्राथमिक ध्यान गहन शिक्षण एल्गोरिदम के प्रदर्शन पर है।

थॉमस ने कहा, “मेरा प्राथमिक हित है, ‘क्या ये एल्गोरिदम काम करते हैं? क्या वे दिलचस्प समस्याओं को हल कर रहे हैं और सटीक परिणाम दे रहे हैं? ‘

थॉमस के अनुसार, fast.ai की दीर्घकालिक दृष्टि गहरी सीखने की तकनीक का उपयोग करना आसान बनाने के लिए है, ताकि बेहतर परिणाम मिल सके। इसका मतलब है कि fast.ai के ओपन सोर्स लाइब्रेरी की सामग्री को बढ़ाना।

दो साल से भी कम समय में fast.ai की स्थापना हुई, 200,000 से अधिक छात्रों ने अपना ऑनलाइन पाठ्यक्रम पूरा कर लिया है, और कई सौ से अधिक लोगों ने इन-क्लास कक्षा पाठ्यक्रम लिया है। Fast.ai हफ्तों, बनाम वर्षों में गहरी सीखने के विशेषज्ञ बनने के लिए कोडर्स को सक्षम करने के लिए एक निशान को नष्ट कर रहा है – वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एक तीव्र, व्यावहारिक दृष्टिकोण।

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संदर्भ

शोहम, योव; पेरौल्ट, रेमंड; ब्रायनजॉल्फसन, एरिक; क्लार्क, जैक; लेगैसिक, केल्विन। “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडेक्स 2017 वार्षिक रिपोर्ट।” एआई इंडेक्स। Http://cdn.aiindex.org/2017-report.pdf से 11-8-2018 को लिया गया