În tărâmul în plină dezvoltare al științei datelor, apariția anului 2024 anunță un moment esențial, în timp ce ne punem în lumina reflectoarelor o cohortă selectată de luminari care conduc inovația și modelează viitorul analizei. „Top 12 Data Science Leaders List” servește ca un far, celebrând expertiza excepțională, leadershipul vizionar și contribuțiile substanțiale în domeniu ale acestor persoane. Alăturați-vă nouă în această explorare a minților inovatoare, în timp ce navigăm prin narațiunile, proiectele și perspectivele lor vizionare care promit să modeleze traiectoria științei datelor. Acești lideri exemplari nu sunt doar pionieri; ele întruchipează avangardele care ne conduc într-o eră de inovație și descoperire fără egal.
Top 12 lideri în domeniul științei datelor de urmărit în 2024
Pe măsură ce ne apropiem de 2024, ne concentrăm asupra unui grup distinct de persoane care prezintă o expertiză remarcabilă, leadership și contribuții remarcabile în știința datelor. „Top 12 lideri în domeniul științei datelor” își propune să recunoască și să evidențieze acești indivizi, recunoscându-i drept lideri de gândire, inovatori și influenți anticipați să atingă repere semnificative în anul viitor.
Pe măsură ce aprofundăm detaliile, devine evident că punctele de vedere, angajamentele și inițiativele acestor persoane ne pot transforma metodele și utilizarea datelor în abordarea provocărilor complexe care acoperă diverse sectoare. Indiferent dacă implică progrese în analiza predictivă, susținere pentru practicile etice de IA sau dezvoltarea de algoritmi de ultimă oră. TPersoanele evidențiate în această listă sunt gata să influențeze terenul științei datelor în 2024.
1. Andrew Ng
„O mare parte din jocul AI de astăzi este să găsească contextul de afaceri adecvat în care să se potrivească. Îmi place tehnologia. Se deschide o mulțime de oportunități. Dar, în cele din urmă, tehnologia trebuie să fie contextualizată și să se încadreze într-un caz de utilizare în afaceri.”
Dr. Andrew Ng este un informatician britanic-american cu Învățare automată (ML) și Artificial Intelligence (AI) expertiză. Vorbind despre contribuția sa la dezvoltarea AI, El este fondatorul DeepLearning.AI, fondatorul și CEO-ul Landing AI, un partener general la AI Fund și un profesor adjunct la Departamentul de Informatică al Universității Stanford. Mai mult, el a fost liderul fondator al echipei de cercetare a inteligenței artificiale de deep learning sub umbrela Google AI - Google Brain. El a fost, de asemenea, om de știință șef la Baidu, unde a îndrumat un grup AI de 1300 de persoane și a dezvoltat strategia globală de AI a companiei.
Dl. Andrew Ng a condus dezvoltarea MOOC (Massive Open Online Courses) la Universitatea Stanford. De asemenea, a fondat Coursera și a oferit cursuri de Machine Learning (ML) pentru peste 100,000 de studenți. Fiind un pionier în ML și educația online, el deține diplome de la Carnegie Mellon University, MIT și la Universitatea din California, Berkeley. Mai mult, a fost co-autor a peste 200 de lucrări de cercetare în ML, robotică și domenii conexe și a obținut insigna pe lista de 100 a celor mai influente persoane din lume a Tiime.
Trebuia să punem AI să facă toată treaba și să jucăm jocuri, dar noi facem toată treaba, iar AI-ul joacă jocuri!
Andrej Karpathy, un doctorat slovaco-canadian din Stanford, construiește un fel de JARVIS la OреոΑӏ. A fost directorul AI al inteligenței artificiale și Autopilot Vision la Tesla. Karpatie este pasionat de rețelele neuronale profunde. Și-a început călătoria din Toronto cu o dublă specializare în Informatică și Fizică, iar după aceea, a plecat în Columbia pentru studii suplimentare. Acolo, a lucrat cu Michiel van de Panne la învățarea controlerelor pentru figurile simulate fizic.
Mai mult, a lucrat și cu Fei-Fei Li pentru doctoratul său. la Stanford Vision Lab, unde a lucrat la Rețeaua neuronală convoluțională și Rețeaua neuronală recurentă arhitecturi și aplicațiile acestora în Procesarea limbajului natural și Computer Vision și intersecția lor. El a proiectat și a fost primul instructor principal pentru CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Este un blogger entuziast și dezvoltator de biblioteci de deep learning și un expert pasionat în știința datelor.
Amena Anadkumar este profesor de Bren în Mysore, India, la Caltech și este director senior al Cercetării AI la NVIDIA. Ea este o influență cu 159,417 de urmăritori, iar interesele ei de cercetare sunt în învățarea automată la scară largă, optimizarea neconvexă și statisticile cu dimensiuni mari. Anadkumar deține diplome de la Institutul Indian de Tehnologie (IIT) Madras și Universitatea Cornell și a fost anterior om de știință principal la Amazon Web Services. Este membru al ACM, IEEE și al Fundației Alfred P. Solan. Munca ei în dezvoltarea inteligenței artificiale noi accelerează aplicațiile științifice ale AI, inclusiv simulări științifice, prognoza meteo și proiectarea medicamentelor. Ea a fost distinsă la NeurIPS și Premiul Special ACM Gordon Bell pentru cercetarea COVID-19 bazată pe HPC.
„Cred în viitorul AI care va schimba lumea. Întrebarea este, cine schimbă AI? Este cu adevărat important să aducem diverse grupuri de studenți și viitori lideri în dezvoltarea AI.”
Fei-Fei Li este co-director la Institutul Stanford pentru Inteligență Artificială Centrată pe Om (AI) și Vision & Learning Lab. Ea este profesorul inaugural Sequoia la departamentul de informatică de la Universitatea Stanford. Ea a lucrat, de asemenea, ca vicepreședinte la Google și șef de știință al AI/ML la Google Cloud. Cu anii ei de experiență, ea a lucrat îndeaproape în domenii precum IA inspirată din punct de vedere cognitiv, învățarea profundă, învățarea automată, viziunea computerizată, AI în domeniul sănătății și multe altele.
Vorbind despre cercetările sale, ea a publicat peste 200 de articole științifice în conferințe și reviste semnificative din domeniile relevante. ImageNet, dezvoltat de Fei-Fei Li, este un proiect revoluționar în cele mai recente frontiere ale inteligenței artificiale și ale învățării profunde. Alături de călătoria tehnică, ea este purtătoarea steagului la nivel național pentru diversitate în AI și STEM. Ea a primit premii pentru munca sa, inclusiv 2017 Women in Tech a revistei ELLE, un gânditor global din 2015 de Foreign Policy și prestigiosul „Great Immigrants: The Pride of America” de la Carnegie Foundation în 2016.
„AI este un amplificator al inteligenței umane și atunci când oamenii sunt mai inteligenți, se întâmplă lucruri mai bune: oamenii sunt mai productivi, mai fericiți și economia se străduiește.”
Cu expertiză în cercetare, consultanță tehnică și consiliere științifică, Yann LeCun este cercetătorul șef AI la Facebook. El este cunoscut la nivel mondial pentru robotica mobilă, învățarea automată, viziunea computerizată și munca sa în neuroștiință computațională. LeCun a fondat rețele convoluționale și a contribuit la proiecte de OCR și viziune computerizată folosind rețele neuronale convoluționale. El este directorul fondator al Centrului NYU de Știință a Datelor și a fost șeful departamentului de cercetare de procesare a imaginilor. Domnul LeCun este unul dintre creatorii principali ai DjVu și a primit Premiul Turing în 2018 de la Yoshua Bengio și Geoffrey Hinton pentru contribuția lor la învățarea profundă.
LeCun este cunoscut pentru contribuțiile sale la învățarea automată, în special pentru rețelele neuronale convoluționale. Aceste rețele de inspirație biologică au fost aplicate recunoașterii optice și a scrisului de mână, creând un sistem de recunoaștere a cecurilor bancare. Acest sistem a fost adoptat de NCR și alte companii și a procesat 10% din toate cecurile din SUA la sfârșitul anilor 1990 și începutul anilor 2000.
„Chiar și rețelele de astăzi, pe care le considerăm destul de mari din punct de vedere al sistemelor de calcul, sunt mai mici decât sistemul nervos chiar și al animalelor vertebrate relativ primitive, cum ar fi broaștele.”
Ian Goodfellow, un informatician american, este bine cunoscut pentru munca sa de cercetare în învățarea automată. El este director de învățare automată la Apple. Sub supravegherea lui Andrew Ng, deține un B.S. și M.S. în Informatică de la Universitatea Stanford. A obținut și un doctorat. de la Université de Montréal sub supravegherea lui Yoshua Bengio și Aaron Courville. Vorbind despre munca sa anterioară, Ian Goodfellow, cu ani de experiență în deep learning, a lucrat ca cercetător la Google Brain. După aceea, s-a alăturat Open AI (în primii ani) și apoi a revenit la cercetarea Google.
De asemenea, Ian Goodfellow a cercetat și scris manualul „Învățare profundă”, a câștigat proeminență pentru inventarea rețelelor generative adversare. În timp ce era la Google, el a creat un sistem care facilitează transcrierea automată a adreselor din fotografiile auto din Street View pentru Google Maps. În plus, Goodfellow a expus vulnerabilitățile sistemelor de învățare automată. În 2017, MIT Technology Review l-a recunoscut printre cei 35 de inovatori sub 35 de ani, iar în 2019, Foreign Policy l-a inclus în lista celor 100 de gânditori globali.
Cu 127,491 de urmăritori pe LinkedIn, el este unul dintre liderii științei datelor pe care îi puteți urmări. Clement Delangue este CEO și co-fondator la Hugging Face. Este o platformă de învățare automată open-source în care cercetătorii din întreaga lume își pot împărtăși modelele, seturile de date și cele mai bune practici AI. Vorbind despre pregătirea sa academică, el a finalizat Introducerea în informatică și metodologia de programare la Universitatea Stanford. Prima sa experiență de startup a fost cu Moodstocks, pentru construirea de învățare automată pentru viziunea computerizată, iar mai târziu a fost achiziționată de Google. Înainte de asta, el a fost co-fondator și CEO al VideoNot.es, o platformă lider de luare de note pentru era digitală. Apoi, a construit un departament de marketing și creștere pentru Mention – un startup european lider în 2014. Cu experiența sa în Machine Learning, Hugging Face a strâns 160 de milioane de dolari de la Sequoia, Coatue, Lee Fixel, Lux, Betaworks, primii investitori la Instagram și Snapchat. , om de știință șef la Salesforce și Kevin Durant.
Cu ani de experiență și interes de cercetare în învățarea automată, procesarea limbajului natural, inteligența artificială și software, Jay Alammar este director și bursier de inginerie (procesarea limbajului natural) la Cohere. A început ca partener în inginerie de învățare automată și ajută dezvoltatorii să rezolve problemele de afaceri cu modele de ultimă generație IA și NLP. Acum, el sfătuiește întreprinderile și dezvoltatorii cu privire la utilizarea modelelor de limbaj mari pentru a rezolva cazurile de utilizare a procesării limbajului din lumea reală. El deține o diplomă Stanford în programul de educație executivă, influență și strategii de negociere. Jay are, de asemenea, un site web de blog tehnologic în limba engleză pentru cercetare și dezvoltare în domeniul învățării automate, unde publică totul despre NLP, învățarea automată și inteligența artificială. Jay a asistat peste 10,000 de cursanți pe subiecte complexe de învățare automată. Deci, dacă sunteți în căutarea unuia dintre cei mai buni lideri în știința datelor, puteți conta pe Jay Alammar.
Cel mai probabil, inteligența artificială va duce la sfârșitul lumii, dar, între timp, vor exista companii grozave.Matei 22:21
Sam Altman este partener al Apollo Projects. El a lucrat anterior la OpenAI ca co-fondator și CEO. Sam Altman a urmat la Universitatea Stanford, dar a renunțat fără să obțină o diplomă de licență. El este unul dintre liderii științei datelor cunoscuți pentru Loopt, Y Combinator și OpenAI. În 2005, la 19 ani, Altman a co-fondat Loopt, o aplicație de rețea socială bazată pe locație, asigurând peste 30 de milioane de dolari în capital de risc în calitate de CEO. În ciuda achiziției de către Green Dot pentru 43.4 milioane de dolari în 2012, Loopt a avut probleme. Altman s-a alăturat lui Y Combinator în 2011, devenind președintele său în 2014, supravegheând o evaluare totală de 65 de miliarde de dolari pentru companii precum Airbnb și Dropbox. În 2016, și-a extins rolul pentru a include YC Group. Altman a inițiat YC Continuity și YC Research, finanțând companii mature și un laborator de cercetare. În 2019, a trecut la funcția de președinte la YC, concentrându-se ulterior pe Tools For Humanity, o afacere din 2019 care oferă autentificare prin scanare oculară și criptomonedă Worldcoin pentru prevenirea fraudei.
AI va permite o medicină mult mai personalizată.Matei 22:21
Renumit la nivel mondial pentru expertiza sa în inteligența artificială, Yoshua Bengio este un pionierat în învățarea profundă, onorat cue prestigiosul 2018 A.M. Premiul Turing alături de Geoffrey Hinton și Yann LeCun. Lucrând ca profesor titular la Université de Montréal, el a fondat și a condus Mila – Quebec AI Institute. Bengio este Senior Fellow în cadrul programului CIFAR Learning in Machines & Brains și director științific al IVADO. În special, a primit premiul Killam în 2019 și, în 2022, a obținut statutul de cel mai citat om de știință în domeniul informaticii din lume. Bengio este implicat activ în abordarea impactului social al inteligenței artificiale. A contribuit și el la Declarația de la Montreal pentru dezvoltarea responsabilă a inteligenței artificiale.
Știința datelor nu este inginerie software. Există o mulțime de suprapuneri... dar ceea ce facem acum este modelele de prototip.Matei 22:21
Jeremy Howard este unul dintre liderii, antreprenorii și educatorii din Australia. Howard și-a început cariera în consultanță în management la McKinsey & Co și AT Kearney, petrecând opt ani înainte de a se aventura în antreprenoriat. El a contribuit în special la proiecte open-source, jucând un rol cheie în dezvoltarea limbajului de programare Perl, a serverului Cyrus IMAP și a serverului Postfix SMTP. În calitate de președinte al grupului de lucru de date Perl6 și autor al RFC-urilor, el a influențat semnificativ evoluția lui Perl. Howard a fondat startup-uri de succes în Australia: furnizorul de e-mail FastMail (achiziționat de Opera Software) și compania de optimizare a prețurilor de asigurări Optimal Decisions Group (ODG, dezvoltată de ChoicePoint). FastMail a fost printre pionierii în a permite utilizatorilor să-și integreze clienții desktop. El a fost CEO fondator al Enlitic, fost președinte al Kaggle, co-fondator al Masks4All, Distinguished Research Scientist la Universitatea din San Francisco și fondator al FastMail.FM și Optimal Decisions; fost consultant de management.
De fapt, aș fi foarte pesimist în privința lumii dacă ceva de genul AI nu ar fi apărut pe drum.
Demis Hassabis este un informatician britanic, cercetător în inteligență artificială și antreprenor. El este un polimat și o figură de frunte în inteligența artificială (AI), este renumit pentru contribuțiile sale inovatoare în domeniu. Născut în 1976, Hassabis a dat dovadă de un talent prodigios în șah, devenind mare maestru la doar 13 ani. Trecând în mediul academic, a urmat informatica la Cambridge. Hassabis a co-fondat ulterior compania de jocuri video Elixir Studios. În 2010, a fondat DeepMind, un laborator de cercetare AI achiziționat de Google în 2014. Munca lui Hassabis la DeepMind a condus la progrese semnificative în învățarea automată, în special în domeniul învățării prin consolidare profundă. Eforturile sale subliniază angajamentul de a depăși granițele capacităților AI.
În 2024, rămânerea în fruntea inovației în domeniul științei datelor este crucială, iar primele 12 sunt pionieri de urmat. Acești lideri, pionierii în analiza datelor mari și experți în știința datelor, continuă să modeleze peisajul cu perspectivele lor vizionare și contribuțiile inovatoare. De la navigarea prin algoritmi complecși până la valorificarea puterii învățării automate, acești lideri în știința datelor ghidează cursul pentru viitor. Urmărirea îndrumărilor lor oferă o oportunitate de neegalat de a rămâne la curent cu cele mai recente tendințe și progrese în domeniul științei datelor, făcându-le cifre indispensabile pentru oricine navighează în lumea dinamică a analizei datelor.
