Andmeteaduse arenevas vallas kuulutab 2024. aasta tulek pöördelist hetke, kui pöörame tähelepanu valitud seltskonnale, kes juhib innovatsiooni ja kujundab analüütika tulevikku. "Top 12 Data Science Leaders List" on majakas, mis tähistab nende inimeste erakordset asjatundlikkust, visioonilist juhtimist ja olulist panust selles valdkonnas. Liituge meiega murranguliste mõtete uurimisel, kui navigeerime läbi nende narratiivide, projektide ja visiooniliste väljavaadete, mis lubavad kujundada andmeteaduse trajektoori. Need eeskujulikud juhid ei ole lihtsalt pioneerid; nad kehastavad eesrindlasi, kes juhivad meid võrratu uuenduste ja avastuste ajastusse.
12 parimat andmeteaduse liidrit, mida 2024. aastal vaadata
2024. aastale lähenedes keskendume erilisele isikute rühmale, kes demonstreerivad märkimisväärset asjatundlikkust, juhtimisoskust ja märkimisväärset panust andmeteadusesse. „Top 12 andmeteaduse juhiloendi” eesmärk on tunnustada ja esile tõsta neid isikuid, tunnustades neid kui mõtteliidreid, uuendajaid ja mõjutajaid, kes peaksid järgmisel aastal saavutama olulisi verstaposte.
Üksikasjadesse süvenedes saab selgeks, et nende inimeste seisukohad, ettevõtmised ja algatused võivad muuta meie meetodeid ja andmete kasutamist eri sektoreid hõlmavate keeruliste väljakutsete lahendamisel. Olenemata sellest, kas see hõlmab edusamme ennustavas analüütikas, eetiliste tehisintellekti tavade propageerimist või tipptasemel algoritmide väljatöötamist. Tselles loendis esile tõstetud isikud on valmis mõjutama andmeteaduse maastikku 2024. aastal.
1. Anndrew Ng
„Paljud tehisintellekti mängust tänapäeval on selle jaoks sobiva ärikonteksti leidmine. Ma armastan tehnoloogiat. See avab palju võimalusi. Kuid lõppude lõpuks tuleb tehnoloogia kontekstualiseerida ja sobitada äritegevusega.
Dr Anndrew Ng on Briti-Ameerika arvutiteadlane Masinõpe (ML) ja Tehisintellekt (AI) asjatundlikkus. Oma panusest tehisintellekti arendamisse rääkides on ta DeepLearning.AI asutaja, Landing AI asutaja ja tegevjuht, AI Fundi peapartner ning Stanfordi ülikooli arvutiteaduse osakonna abiprofessor. Veelgi enam, ta oli Google'i tehisintellekti süvaõppe uurimisrühma asutajajuht Google AI katuse all. Ta töötas ka Baidu peateadlasena, kus ta juhendas 1300-liikmelist AI gruppi ja töötas välja ettevõtte AI globaalse strateegia.
Hr Anndrew Ng juhtis MOOC-i (massiivsed avatud veebikursused) väljatöötamist Stanfordi ülikoolis. Ta asutas ka Coursera ja pakkus masinõppe (ML) kursusi enam kui 100,000 200 õpilasele. Olles ML-i ja veebihariduse teerajaja, on tal kraad MIT-i Carnegie Melloni ülikoolist ja Berkeley California ülikoolist. Lisaks oli ta kaasautoriks üle 100 teadustöö ML, robootikas ja sellega seotud valdkondades ning sai Tiime XNUMX maailma mõjukaima inimese nimekirja märgi.
"Me pidime panema tehisintellekti tegema kogu töö ja mängima mänge, aga me teeme kogu töö ja AI mängib mänge!"
Stanfordist pärit slovaki-kanada päritolu doktorant Andrej Karpathy ehitab OреոΑӏ-s omamoodi JARVISt. Ta oli Tesla tehisintellekti ja Autopilot Visioni AI direktor. Karpaatia on kirglik sügavate närvivõrkude vastu. Ta alustas oma teekonda Torontost arvutiteaduse ja füüsika topeltõppega ning pärast seda läks ta edasi õppima Columbiasse. Seal töötas ta koos Michiel van de Panne'iga füüsiliselt simuleeritud kujundite jaoks mõeldud kontrollerite õppimisel.
Lisaks töötas ta koos Fei-Fei Liga oma doktorikraadi saamiseks. Stanford Vision Labis, kus ta töötas Konvolutsiooniline närvivõrk ja Korduv närvivõrk arhitektuurid ja nende rakendused Natural Language Processing ja Arvuti visioon ja nende ristumiskoht. Ta kavandas CS 231n: visuaalse tuvastamise konvolutsioonilised närvivõrgud ja oli esimene esmane juhendaja. Ta on entusiastlik blogija ja süvaõppe raamatukogude arendaja ning kirglik andmeteaduse ekspert.
Amena Anadkumar on Indias Mysore'is sündinud Breni professor Caltechis ja töötab NVIDIA tehisintellektiuuringute vanemdirektorina. Ta on 159,417 XNUMX jälgijaga mõjutaja ja tema uurimisvaldkonnad on suuremahuline masinõpe, mittekumer optimeerimine ja suuremõõtmeline statistika. Anadkumar omab kraadi India Tehnoloogiainstituudis (IIT) Madrases ja Cornelli Ülikoolis ning oli varem Amazon Web Servicesi juhtivteadlane. Ta on ACM-i, IEEE ja Alfred P. Solani Fondi liige. Tema töö uudse tehisintellekti väljatöötamisel kiirendab tehisintellekti teaduslikke rakendusi, sealhulgas teaduslikke simulatsioone, ilmaennustust ja ravimite väljatöötamist. Ta pälvis NeurIPSi ja ACM Gordon Belli eriauhinna HPC-põhise COVID-19 uuringute eest.
„Ma usun sellesse, et tehisintellekt muudab maailma. Küsimus on selles, kes muudab AI-d? On tõesti oluline tuua tehisintellekti arendamisse erinevad õpilaste rühmad ja tulevased juhid.
Fei-Fei Li on Stanfordi inimkeskse tehisintellekti (AI) instituudi ning Vision & Learning Labi kaasdirektor. Ta on Stanfordi ülikooli arvutiteaduse osakonna Sequoia professor. Ta töötas ka Google'i asepresidendina ja Google Cloudi AI/ML peateadlasena. Oma aastatepikkuse kogemusega on ta teinud tihedat koostööd sellistes valdkondades nagu kognitiivselt inspireeritud AI, süvaõpe, masinõpe, arvutinägemine, AI tervishoius ja palju muud.
Oma uurimistööst rääkides on ta avaldanud üle 200 teadusartikli konverentsidel ja vastavate valdkondade olulistes ajakirjades. ImageNet, mille on välja töötanud Fei-Fei Li, on revolutsiooniline projekt tehisintellekti ja sügava õppimise uusimates piirides. Lisaks tehnilisele teekonnale on ta riiklikul tasandil AI ja STEM-i mitmekesisuse lipukandja. Ta on pälvinud oma töö eest auhindu, sealhulgas ELLE Magazine’i 2017. aasta Women in Tech, Foreign Policy 2015. aasta globaalse mõtleja ja Carnegie fondi maineka auhinna „Suured immigrantid: Ameerika uhkus 2016. aastal”.
"AI on inimeste intelligentsuse võimendaja ja kui inimesed on targemad, juhtuvad paremad asjad: inimesed on produktiivsemad, õnnelikumad ja majandus pingutab."
Yann LeCun on Facebooki tehisintellekti juhtivteadlane, kellel on teadmised uuringute, tehnilise nõustamise ja teadusliku nõustamise vallas. Ta on ülemaailmselt tuntud oma mobiilse robootika, masinõppe, arvutinägemise ja arvutusliku neuroteaduse alase töö poolest. LeCun asutas konvolutsioonivõrke ning aitas kaasa OCR- ja arvutinägemisprojektidele, kasutades konvolutsiooninärvivõrke. Ta on NYU andmeteaduse keskuse asutajadirektor ja oli pilditöötluse uurimisosakonna juhataja. Hr LeCun on üks DjVu peamisi loojaid ja pälvis 2018. aastal Turingi auhinna Yoshua Bengiolt ja Geoffrey Hintonilt panuse eest sügavasse õppimisse.
LeCun on tuntud oma panuse poolest masinõppesse, eriti konvolutsiooniliste närvivõrkude jaoks. Neid bioloogiliselt inspireeritud võrke rakendati optilisele ja käekirjatuvastusele, luues pangatšeki tuvastamise süsteemi. Selle süsteemi võtsid kasutusele NCR ja teised ettevõtted ning see töötles 10ndate lõpus ja 1990ndate alguses 2000% kõigist USA tšekkidest.
"Isegi tänapäeva võrgud, mida peame arvutussüsteemide seisukohast üsna suurteks, on väiksemad kui isegi suhteliselt primitiivsete selgroogsete loomade, näiteks konnade, närvisüsteem."
Ameerika arvutiteadlane Ian Goodfellow on tuntud oma masinõppe alase uurimistöö poolest. Ta töötab Apple'i masinõppe direktorina. Andrew Ng juhendamisel on tal B.S. ja M.S. Stanfordi ülikooli arvutiteaduse erialal. Ta sai ka Ph.D. Montréali ülikoolist Yoshua Bengio ja Aaron Courville'i juhendamisel. Oma varasemast tööst rääkides töötas Ian Goodfellow, kellel on aastatepikkune süvaõppe kogemus, Google Brainis teadurina. Pärast seda liitus ta Open AI-ga (nende esimestel aastatel) ja naasis seejärel Google'i uurimistöö juurde.
Ian Goodfellow on uurinud ja kirjutanud ka õpiku “Deep Learning”, mis saavutas tähelepanu generatiivsete võistlevate võrgustike väljamõtlemisel. Google'is töötades lõi ta süsteemi, mis hõlbustab tänavavaate autofotodelt aadresside automaatset transkriptsiooni Google Mapsi jaoks. Lisaks paljastas Goodfellow masinõppesüsteemide haavatavused. 2017. aastal tunnustas MIT Technology Review ta 35 alla 35-aastaste uuendaja hulgas ja 2019. aastal kandis Foreign Policy ta 100 globaalse mõtleja nimekirja.
Oma 127,491 2014 jälgijaga LinkedInis on ta üks andmeteaduse juhtidest, keda saate jälgida. Clement Delangue on Hugging Face tegevjuht ja kaasasutaja. See on avatud lähtekoodiga masinõppeplatvorm, kus teadlased kogu maailmas saavad jagada oma tehisintellekti mudeleid, andmekogumeid ja parimaid tavasid. Oma akadeemilisest taustast rääkides lõpetas ta Stanfordi ülikoolis arvutiteaduse ja programmeerimismetoodika sissejuhatuse. Tema esimene käivituskogemus oli Moodstocksiga arvutinägemise jaoks masinõppe loomiseks ja hiljem omandas selle Google. Enne seda oli ta digiajastu juhtiva märkmete tegemise platvormi VideoNot.es kaasasutaja ja tegevjuht. Seejärel rajas ta 160. aastal Euroopa juhtivale idufirmale Mention turundus- ja kasvuosakonna. Oma masinõppe alaste teadmistega kogus Hugging Face XNUMX miljonit dollarit Instagrami ja Snapchati esimestelt investoritelt Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks. , Salesforce'i juhtivteadlane ja Kevin Durant.
Aastatepikkuse kogemuse ja uurimishuviga masinõppe, loomuliku keele töötlemise, tehisintellekti ja tarkvara alal on Jay Alammar Cohere'i direktor ja insenerimees (loomuliku keele töötlemine). Ta alustas masinõppetehnika partnerina ja aitab arendajatel lahendada äriprobleeme tipptasemel keelelise AI ja NLP mudelitega. Nüüd nõustab ta ettevõtteid ja arendajaid suurte keelemudelite kasutamisel reaalsete keeletöötluse kasutusjuhtude lahendamiseks. Tal on Stanfordi kraad juhtivtöötajate hariduse, mõjuvõimu ja läbirääkimisstrateegiate programmis. Jayl on ka masinõppe teadus- ja arendustegevuse ingliskeelne tehnikablogi veebisait, kus ta avaldab kõike NLP, masinõppe ja tehisintellekti kohta. Jay abistas 10,000 XNUMX+ õppijat keerukatel masinõppe teemadel. Seega, kui otsite üht parimat andmeteaduse juhti, võite loota Jay Alammarile.
"Tõenäoliselt viib AI tõenäoliselt maailmalõpuni, kuid seniks on seal suurepäraseid ettevõtteid."
Sam Altman on Apollo Projectsi partner. Varem töötas ta OpenAI-s kaasasutaja ja tegevjuhina. Sam Altman õppis Stanfordi ülikoolis, kuid katkestas bakalaureusekraadi omandamata. Ta on üks andmeteaduse juhtidest, kes on tuntud Loopti, Y Combinatori ja OpenAI poolest. 2005. aastal asutas Altman 19-aastaselt asukohapõhise suhtlusvõrgustiku rakenduse Loopt, mis kindlustas tegevjuhina üle 30 miljoni dollari riskikapitali. Vaatamata sellele, et Green Dot omandas 43.4. aastal 2012 miljoni dollari eest, oli Loopt hädas. Altman liitus Y Combinatoriga 2011. aastal, saades 2014. aastal selle presidendiks, jälgides selliste ettevõtete nagu Airbnb ja Dropbox koguväärtust 65 miljardit dollarit. 2016. aastal laiendas ta oma rolli YC Groupiga. Altman algatas YC Continuity ja YC Research, rahastades küpseid ettevõtteid ja uurimislaborit. 2019. aastal siirdus ta YC esimeheks, keskendudes hiljem 2019. aasta ettevõtmisele Tools For Humanity, mis pakub silmade skaneerimise autentimist ja Worldcoini krüptovaluutat pettuste ennetamiseks.
Tehisintellekti alaste teadmiste poolest ülemaailmselt tuntud Yoshua Bengio on süvaõppe teerajaja, keda tunnustataksee mainekas 2018 A.M. Turingi auhind koos Geoffrey Hintoni ja Yann LeCuniga. Töötades ülikooli de Montréali täisprofessorina, asutas ta Mila – Quebeci tehisinstituudi ja juhtis seda. Bengio on programmi CIFAR Learning in Machines & Brains vanemteadur ning IVADO teadusdirektor. Nimelt sai ta 2019. aastal Killami auhinna ja 2022. aastal saavutas ta maailma enimtsiteeritud arvutiteadlase staatuse. Bengio osaleb aktiivselt tehisintellekti ühiskondliku mõjuga tegelemises. Temagi andis oma panuse Montreali tehisintellekti vastutustundliku arendamise deklaratsioonile.
"Andmeteadus ei ole tarkvaratehnika. Kattuvusi on palju, kuid praegu tegeleme mudelite prototüüpidega."
Jeremy Howard on üks Austraalia andmeteadlaste juhte, ettevõtjaid ja koolitajaid. Howard alustas oma karjääri juhtimisnõustajana ettevõtetes McKinsey & Co ja AT Kearney, veetes kaheksa aastat enne ettevõtlusega alustamist. Ta panustas eelkõige avatud lähtekoodiga projektidesse, mängides võtmerolli Perli programmeerimiskeele, Cyrus IMAP serveri ja Postfix SMTP serveri arendamisel. Perl6-andmete töörühma esimehe ja RFC-de autorina mõjutas ta oluliselt Perli arengut. Howard asutas Austraalias edukad idufirmad: meiliteenuse pakkuja FastMail (ostis Opera Software) ja kindlustushindade optimeerimise ettevõtte Optimal Decisions Group (ODG, väljatöötanud ChoicePoint). FastMail oli üks pioneeridest, mis võimaldas kasutajatel integreerida oma töölauakliente. Ta oli ettevõtte Enlitic asutajajuht, endine Kaggle'i president, Masks4All'i kaasasutaja, San Francisco ülikooli tunnustatud teadlane ning FastMail.FM ja Optimal Decisions asutaja; endine juhtimiskonsultant.
"Ma oleksin tegelikult maailma suhtes väga pessimistlik, kui midagi sellist nagu AI ei tuleks."
Demis Hassabis on Briti arvutiteadlane, tehisintellekti uurija ja ettevõtja. Ta on polümaat ja juhtiv tehisintellekti (AI) tegelane, on tuntud oma murrangulise panuse poolest selles valdkonnas. 1976. aastal sündinud Hassabis ilmutas male vallas suurepäraseid talente, saades vaid 13-aastaselt suurmeistriks. Üleminekul akadeemilisse ringkonda jätkas ta Cambridge'is arvutiteadust. Hassabis asutas hiljem teedrajava videomängufirma Elixir Studios. 2010. aastal asutas ta AI-uuringute labori DeepMind, mille Google omandas 2014. aastal. Hassabise töö DeepMindis on toonud kaasa olulisi edusamme masinõppes, eriti sügava tugevdamise õppe valdkonnas. Tema püüdlused rõhutavad pühendumust tehisintellekti võimaluste piiride nihutamisele.
Aastal 2024 on andmeteaduse innovatsiooni esirinnas püsimine ülioluline ja 12 parimat on teerajajad, keda järgida. Need juhid, suurandmete analüütika pioneerid ja andmeteaduse eksperdid, jätkavad maastiku kujundamist oma nägemuslike teadmiste ja murranguliste panustega. Alates keerulistes algoritmides navigeerimisest kuni masinõppe võimsuse ärakasutamiseni juhivad need andmeteaduse juhid tulevikku. Nende juhiste järgimine annab võrratu võimaluse olla kursis andmeteaduse viimaste suundumuste ja edusammudega, muutes need asendamatuteks näitajateks kõigile, kes navigeerivad andmeanalüütika dünaamilises maailmas.
