与研究人员见面:Gaurang Gavai讨论机器学习的最新进展

我们自己的Aki Ohashi.,业务发展总监,最近采访了PARC研究人员戈兰科夫了解更多关于他的兴趣和机器学习工作

Gaurang,你能告诉我一些关于你的背景吗?

肯定的事情。我最初来自孟买,但我们像孩子一样搬到了很多东西。我在明尼阿波利斯度过了很多时间,也在巴黎和东京,然后回到孟买。十年前,我搬到了研究生院的亚特兰大,然后在芝加哥度过了一些时间,现在在旧金山。我觉得这对我来说是家。

您认为自己的多样化背景有帮助您以某种方式帮助您吗?

绝对,我认为这让我有点变色龙。我也用来自不同地方的海湾地区的一些我的其他朋友注意到了这一点。我觉得我们更容易适应新的情况。

你能谈谈你的教育吗?

我在格鲁吉亚科技机器学习中获得了我的硕士学位,专注于理论机器学习。我的论文是积极的学习,这是与系统携带的人类的想法。而不是使用大型完整数据集进行培训,我们经常使用很少的标签或斑点信息获取数据。在这些情况下,您可以将人类添加到循环中并仅注释最重要的数据。正是真的很好的时间时间,因为这一领域变得非常受欢迎,因为我即将毕业。

你为什么选择活跃的学习?

我总是感兴趣人工智能。在孟买的本科岁月中,我做了一点点,我的论文是寻找新的光学字符识别方式。今天基本上是一个解决的问题,但后来,人们常常尝试匹配模板并用本地二进制模式做有趣的事情。这就是为什么我认为这种新方法不必难以兑换所有这些功能并告诉计算机要寻找的是令人着迷的。我认为将电脑有机会学习本身,这真是个有趣的想法。

现在,主动学习已经从具有人类的循环中进行了循环中的循环中的循环。在这个元学习概念中,而不是教导如何学习,它教授如何学习学习。

GANS(生成的对抗网络)是一个例子吗?

是的,但实际上,所有深度网络都是这样的。让我们以面部识别为例。人们用于计算眉毛和鼻子之间的距离以用作特征。但是现在,通过面部识别,您可以喂养图像,神经网络数据展示了哪些功能来识别人们。电脑讨论了新的方式来推断我认为真的很酷的事情。

你认为这是在哪里,在3 - 5年里说?

这是一个有趣的问题。我看到多条路线。一个,Parc也在关注的是,“你怎么做真实的事情?”像Facebook的面部识别和谷歌地图这样的东西非常好,但这是因为他们已经倒入了大量资金。我们怎样才能更快地到达那些地方?我认为这是Parc真正擅长的地区。我们可以采取新的情况或稀疏数据,并尝试从中创建实际值。

第二条路线是理解和解释这些模型。可解释的ai(Xai.)是这个例子。在某些主题区域中,您不能有一个不透明的模型。您需要能够理解它正在做的事情,并清楚地解释其决定。

我认为第三条路线是社会痴迷的是,这是完全自动化的。您如何移动完全自动化的系统?这是最开放的。人们谈论“奇点“在2050年,虽然我不知道这是否真实。

第二和第三条航线是否会相互作用?

我认为这是一个非常有趣的关系。想到的例子是武术,我们总是谈论“力量”与“平衡”。我认为这两件事需要一起工作,尽管它们从光谱的相反端拉动。你需要能够做两者。

你是如何在PARC的?

实际上,我从另一个采访中回来了Parc研究员的冷酷电话。我不认识他,但他一定是通过我的教授抬头。他问他是否可以问一些问题,我说,“是的,”认为他们将是来自人力资源的一些筛选问题。事实证明,他潜入技术面试。我最终做了两个更多的电话采访,来到parc做谈话,然后完成了更多的接入人员面试。那是漫长的一天,但它真的很好。在回到亚特兰大的路上,即使我拥有的所有优惠,我都知道Parc是我的地方。

这是为什么?

有两个原因。首先,在Parc,有一种学术自由感,建筑物中的每个人都赞赏。是的,我们在行业中工作,是的,它是应用的,但你可以设置研究议程并帮助塑造事物的方向。第二是我们不在学术泡沫中工作。我们面向客户,解决现实世界问题。学术界与工业之间是一个非常好的平衡。

我有这么多朋友也同时毕业。他们大多数人都要回到纯粹的博士。学术界或像Facebook或Google这样的行业。似乎他们每个人都缺少这两件事中的一个。这个地方很少见。

PARC研究员约翰德里克曾经说过,“有两种类型的人在这里。你要么快速休息,要么留下很长一段时间。“

我明白。虽然我不是技术方面,但我觉得一回事,因此,我一直在这里11年。你觉得你需要得到一个吗?博士?

不,我不这么认为。我到达这里的那种经验和教育是我想要的那种经验和教育。我不想超级专业化一个特定的区域。我是一个大自然的小鸽子,做了很多东西。幸运的是,你可以在这里做到这一点。您可以每六个月更改一次项目,您可以与客户端直接互相界面。最近,我已经对与客户合作的更感兴趣,并且几乎立即反映在我的工作中。(注意:Gaurang去年秋天与日本的Aki一起旅行,以帮助我们与我们的客户一起运行研讨会。)我喜欢,你可以“表现出自己的命运”。

非技术人员如何了解更多关于AI的更多信息?

有两种方法可以学习:学习通过做广告来了解和学习。

为了“学会理解”,Coursera.是很棒的。我认为Andrew ng的斯坦福课程是最好的。我记得在研究生院内这样做,认为这是一个很好的课程,但我最近回到了它,它仍然非常相关,提供出色的教学,在理论上理解方面很好。

至于“做”,最好只是跳进去并做到这一点。在研究生院,我用过kaggle.,我认为仍然非常受欢迎。这是一个有竞争的数据科学平台。他们有一个拥有5万美元奖品的美国宇航局。你可以形成团队或单独做。好事是他们提供了很多资源即可开始。Betway体育平台提供了所有数据。在比赛结束时,您可以看到顶级团队的算法。

你在工作之外做什么?

我每周花4-5个晚上,以一种类似的武术形式Jeet Kune Do.。部分计划是关于回馈,所以我还教授和帮助其他学生。我也玩低音,吉他,有时打击蓝调乐队,我的一些朋友。我们打小家派对等等。我也喜欢尽可能地旅行。

你喜欢在哪里旅行?

我想探索的下一个地方是摩洛哥和埃及。越多,越好。

那太棒了。我不是去过摩洛哥,但埃及很棒。我还会推荐非洲。无论如何,还有什么您想告诉我们读者吗?

我知道人们这么说了这么多,但我会对它钝。我认为Parc真的很特别。我们做得好的是努力解决其他地方无法做到的问题。我们真的很擅长在最前沿!

你为什么这么认为是?Parc真的很小,约200人。为什么我们能够这样做?

我忘记了谁说这一点,但在我脑海中陷入困境的短语,“Parc的力量来自异质性的同质性。”我们都有一个类似的心态关于事情,以及我们想要实现的类似事情,但我们拥有这样的不同背景(物理,生物学,计算机科学,纯数学,社会科学),我们都聚集在一起努力解决问题。

此外,这里有这样的小政治和层次结构。它使完成的东西更容易。

谢谢你花时间和我聊天。你介意人们联系你吗?

绝对地。他们可以给我发电子邮件ggavai@parc.com.。我很想听到人们的意见,了解他们正在研究的等等。

附加信息

焦点领域

我们的工作围绕着一系列焦点领域,我们认为是科技的未来。必威客户端下载

了解更多
许可和商业化机会

我们不断开发新技术,其中许多可用于商业化。

了解更多
必威app安卓版

PARC科学家和员工是科技社区的积极成员和贡献者。必威客户端下载

了解更多