Kaggle ottiene un nuovo “maestro”
Siamo anche molto entusiasti di vedere cosa realizzeranno la D. e la squadra negli anni a venire.
Kaggle ha avuto inizi umili. Quella che era iniziata come una spensierata competizione per prevedere la matrice di voto per l’Eurovision Song Contest 2010 è emersa come una delle piattaforme più importanti per la comunità di AI/ML, scienza dei dati e analisi. Nel 12° anniversario della piattaforma, i co-fondatori – Anthony Goldbloom e Ben Hamner – hanno fatto un annuncio a sorpresa: il duo si dimette dalle rispettive posizioni di CEO e CTO.
“Molti hanno imparato l’apprendimento automatico tramite Kaggle. Dei nostri quasi 10 MM di utenti, 1,1 MM si sono presentati al concorso per iniziare il Titanic e quasi 1 MM hanno completato gli esercizi dei corsi di Kaggle. 18,7.000 corsi universitari hanno organizzato concorsi in aula con 880.000 studenti che si sono iscritti a quei concorsi “, ha affermato Anthony Goldbloom.
“Secondo me, la community di Kaggle incarna le parti migliori dei campi dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati. I Kaggler imparano facendo e risolvono problemi importanti per il mondo nel processo. I Kaggler si aiutano a vicenda e trascorrono tanto tempo a insegnare e condividere le conoscenze quanto imparano e gareggiano. I Kaggler si preoccupano dei metodi che funzionano davvero e creano un livello di rigore empirico senza precedenti”, ha affermato Sculley.
Chi è D Sculley
Sculley è chiamato il Padrino di MLOps. Negli ultimi 20 anni ha lavorato a progetti relativi all’apprendimento automatico presso Google. È stato coinvolto nella ricerca di base su argomenti come MLOps. Uno dei suoi progetti di ricerca più importanti è stato “Debito tecnico nascosto nei sistemi di apprendimento automatico”. Utilizzando il framework di ingegneria del software del debito tecnico, il team ha dimostrato che è comune accumulare enormi costi di manutenzione continua nei sistemi ML del mondo reale.
Sculley ha iniziato il suo viaggio in Google nel 2008 dopo essersi laureato alla Tufts University. Nei primi sette anni ha lavorato sull’utilizzo dell’apprendimento automatico per gli annunci. Il suo lavoro principale riguardava la previsione delle percentuali di clic degli annunci, il risparmio di memoria, i metodi per la valutazione e la visualizzazione delle prestazioni, l’utilizzo di metodi pratici per fornire stime di affidabilità per le probabilità previste e i metodi per la gestione automatizzata delle funzionalità. Il suo lavoro di ricerca ha approfondito la stretta relazione tra i progressi teorici e l’ingegneria pratica.
Da allora ad oggi, Sculley ha guidato sistemi di modellazione critici per la produzione, progetti di infrastrutture di apprendimento automatico e altri progetti di ricerca. È stato anche determinante negli sforzi di formazione sull’apprendimento automatico di Google e ha contribuito a realizzare alcuni dei primi e più significativi lavori in MLOps.
In un’intervista, Sculley ha sottolineato l’importanza di avere una comunità per promuovere l’innovazione in un campo. “Proprio come un numero enorme di dati di addestramento fornisce più informazioni ai margini, avere una comunità più ampia è un modo per garantire di ottenere test di stress migliori in un’ampia varietà di casi limite”, ha affermato.
Nel 2017 Google ha acquisito Kaggle . “Kaggle e Google Cloud promuoveranno una fiorente comunità di sviluppatori di machine learning e data scientist, offrendo loro l’accesso diretto all’ambiente di machine learning cloud più avanzato”, ha affermato Fei-Fei Li, chief scientist di Google Cloud AI and Machine Learning. È interessante notare che Sculley ha una storia con Kaggle. Nel 2011, ha lanciato una sfida di apprendimento automatico semi-supervisionato sulla piattaforma per trovare quale attività – reti di credenze profonde, modelli grafici, apprendimento di trasferimento, fattorizzazione di matrici o altro – funziona meglio su attività di apprendimento ad alta dimensione su larga scala.
“Siamo anche molto entusiasti di vedere cosa realizzeranno la D. e il team negli anni a venire. D. ha operato all’avanguardia dell’apprendimento automatico negli ultimi 20 anni, lavorando su sistemi di apprendimento automatico su larga scala all’interno di Google, svolgendo ricerche di base su argomenti come MLOps e guidando grandi team di ricerca. D. ha anche una lunga storia con Kaggle a partire dalla sfida di apprendimento automatico semi-supervisionato che ha lanciato nel 2011 (che, guarda caso, è stata vinta da alcuni volti noti ). Siamo entusiasti di ciò che la combinazione del background e della storia di D. con Kaggle porterà al futuro”, ha affermato Anthony Goldbloom.
