「ビカス・アグラワルとともにデータサイエンスエコシステムを解読する」

「ビカス・アグラワルとともに魅力とファッションのエキスパートがデータサイエンスエコシステムを解説する」

オラクルアナリティクスクラウドのシニアプリンシパルデータサイエンティストであるドクターヴィカスアグラワル氏と共にAIの未来を探求しましょう。このLeading with Data sessionでは、彼がデータサイエンスにおける問題解決、MLops、そして生成AIが企業ソリューションに与える影響についての洞察を共有しています。このディスカッションでは、データサイエンスプロジェクトの実践的なアプローチから落とし穴まで、意欲的なデータサイエンティストを対象とした必須のアドバイスが提供されます。

ヴィカス・アグラワル氏との対話からのキーインサイト

• データサイエンスでは、問題の理解に集中することが重要であり、大部分の努力を占めます。
• データサイエンスにおける成功したコンセプト実証(POC)は、技術的な側面だけでなく、解決策の実用性とスケーラビリティも考慮する必要があります。
• AIの誇大広告によって引き起こされる高額な誤解を避けるために、顧客との明確なコミュニケーションと現実的な期待設定が不可欠です。
• 生成AIは、特にテキストとユーザーインターフェースに関連する領域で、企業ソリューションを革新する可能性を秘めています。
• データサイエンスのキャリアを築くには、数学の堅固な基礎とアルゴリズムの深い理解が必要です。
• 企業環境では、AIの出力の信頼性や信頼性を確保するために、新たな検証技術が必要とされます。
• AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、強化および改善するスキルが必要です。

私たちのコミュニティチャンネルで、AIとデータサイエンスの著名な専門家とのより多くの洞察に出会いましょう！

データサイエンスにおいて技術的な深さとマクロ視点をどのようにバランスしますか？

日常の業務では、私は様々な優れた機関や企業からのメンターに多くを負っています。彼らは私に技術は目的ではなく手段であるという哲学を教え込んでくれました。重要なのは問題を理解するために多くの時間を費やすことであり、その努力の90％以上がそこに集中されます。残りは解決策を見つけることであり、これには他の人々が同様の問題にアプローチした方法や顧客の最終的なニーズを考慮することが多く含まれます。このアプローチは、テクノロジーをビジネスへとつなげるための基本となっています。

顧客の問題を解決するためのアプローチはどのようになっていますか？

解決に値する問題が特定されると、まず問題を解決するために必要なデータが利用可能かどうかを確認します。次に、問題を解決するための技術が合理的な時間枠内で存在するかどうかを評価します。将来の道筋を見出せる場合は、たとえそれが数年後であっても、プルーフオブコンセプト（POC）に進むことになります。このPOCは包括的であり、データパイプラインからエンドツーエンドの機能までをカバーしていますが、この段階ではスケーラビリティは主な問題ではありません。目標は、アルゴリズム、データソース、および目指すアウトプットの性質への明確なパスを持つことです。

• クエリ駆動型データモデリングとは何ですか？
• 「データサイエンティストが持つべきソフトスキル」
• 「あなたのLLM + Streamlitアプリケーション用のベクトルデータベース」

最適化フェーズとMLオプスはどのように扱いますか？

成功したPOCの後、最適化フェーズに入ります。ここには作業の大部分があります。これには、モデルが異なるビジネスプロセスや地理に適応し、分布が外れた場合に修正できることを確認することが含まれます。また、モデルが効率的に再トレーニングでき、適切にスケーリングできることも重要です。このフェーズは重要であり、モデルが概念から実用的な展開可能なソリューションへと移行する場所です。

データサイエンスプロジェクトで最も一般的な落とし穴は何ですか？

最も高額なミスは、AIの誇大広告とコミュニケーションのミスによるものです。顧客との明確かつ相互の期待設定が重要です。しばしば、顧客はAIに関連する業界の話題により期待が高く、常に正しい答えを提供できるとは限らない最先端技術を理解していないことがあります。別の落とし穴は、問題を正しく定義しないことです。顧客の問題に直接対処しないか、あるいは「すべてをやり尽くす」ことを試みることによって問題を不適切に定義する場合があります。

ワークフローで生成AIとどのように対話しますか？

著作権やIPの汚染への懸念から、ほとんどの企業では生成AIは広く使用されていません。ただし、商業的に利用可能なオープンソースの素材を活用しています。生成AIは、テキスト要約、テキスト拡張、説明の提供などの領域で大きく進化しています。信頼性にはまだ課題があり、大規模な言語モデル（LLM）の出力をフィルタリングする技術を調査しており、それが企業で信頼性のあるものであることを確認しています。

ジェネレーティブAIが企業ソリューションに与える影響はどのようなものですか？

ジェネレーティブAIは、情報検索やユーザーインターフェースなど、テキストの実行ワークフローにおいて最も大きな影響を与えるでしょう。たとえば、意味的に類似したテキストを取得することで、企業の検索を劇的に改善することができます。また、データベースの自然言語インターフェースを革新することもでき、ユーザーは自然な言語で質問をすることができ、正確なSQLの応答を受け取ることができます。

データサイエンスの分野に入る人に何かアドバイスはありますか？

データサイエンスの分野にいる今、非常にエキサイティングな時期ですが、数学の強固な基礎を持ち、取り組んでいるアルゴリズムを理解することが重要です。AIツールがより洗練されるにつれて、それらを補完し改善する能力は貴重なスキルとなります。新しいアルゴリズムを作成できるか、既存のアルゴリズムの微妙な部分を理解できる人々が求められます。

Vikas Agrawalとの対話をまとめる

この洞察に満ちたセッションで、Vikas Agrawal博士は、データサイエンスのキャリアでの成功に向けた重要な洞察を共有しました。問題の理解を重視し、障害を乗り越え、ジェネレーティブAIを受け入れることによって、このインタビューは道筋を示しています。データサイエンティスト志望者には、絶えず進化するこの分野のための数学とアルゴリズムの堅固な基礎を築くことが勧められます。このインタビューは、AIの革新の新時代を告げています。

Leading with Dataでは、業界のAIとデータサイエンスのパイオニアたちの旅を追跡するために、私たちと一緒にご覧ください。Leading with Dataで、私たちの今後のLeading with Dataセッションをチェックアウトできます！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!