आम

यह 16-वर्षीय एक स्व-सिखाया एआई जीनियस है


अगर आप AI में हैं तो आपने कागल के बारे में सुना होगा। Google के स्वामित्व वाला प्लेटफ़ॉर्म AI कोडर्स को स्क्रिप्ट साझा करने, परियोजनाओं में प्रतिस्पर्धा करने और एक दूसरे को समर्थन और प्रतिक्रिया देने की सुविधा देता है। मंच के पास एक लाख से अधिक सदस्य हैं जो प्रतियोगिताओं में एक-दूसरे के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते हैं, अक्सर नकद पुरस्कार जीतने के लिए। मंच के नेताओं में से एक मिकेल बेबर-इरीजार है। कोडर को प्रतियोगिताओं में नंबर 4 और "कर्नेल मास्टर्स" प्लेटफॉर्म के बीच नंबर 2 पर रखा गया है। उभरती हुई एआई प्रतिभा ने 35 से अधिक प्रतियोगिताओं में खुद को साबित किया है। एक ही मंच पर डुप्लिकेट विज्ञापनों का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिथ्म विकसित करने की हालिया प्रतियोगिता में, रॉबर्ट-इरिज़र 2 वें स्थान पर आया था।

यदि आपके पास अपने कौशल को सुधारने के लिए अपने खाली समय का उपयोग करके Google या Apple इंजीनियर के दिमाग में एक तस्वीर है, तो फिर से सोचें। मिकेल बेबर-इरिज़र यूके में स्थित एक 16 वर्षीय किशोरी है, और इसके अलावा, वह ज्यादातर बड़े पैमाने पर स्व-सिखाया जाता है।

[छवि स्रोत: कागल]

एआई में रुचि और सीखने के लिए एक जुनून के साथ, हाई-स्कूल के छात्र ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर शोध करने के लिए अपने खाली समय की एक बड़ी राशि समर्पित की। ब्रिटेन में गुइलफोर्ड में अपने स्कूल में कोई भी कोर्स किए बिना, बेबर-इरिज़र ने ऑनलाइन जो कुछ भी पाया, उस पर भरोसा किया। वह कहते हैं, "ऑनलाइन बहुत सारे मुफ्त पाठ्यक्रम हैं, लेकिन मैं वास्तव में पाठ्यक्रम नहीं लेता था. जब मेरे पास एक बड़ी समस्या थी जिसे मैं हल करना चाहता था, तो मैं बस Google के आसपास होगा और इसके बारे में जानने की कोशिश करूंगा, इसलिए मैंने किसी पूर्वनिर्धारित ट्रैक का पालन नहीं किया। मैंने कागले के बारे में ऑनलाइन पढ़ा, और मैंने सोचा, 'क्यों नहीं इसे आज़माया जाए?'

एक बार जब उन्होंने कागले मंच की खोज की तो उन्होंने अपने ज्ञान का परीक्षण करने और अपने एआई कोडिंग साथियों के साथ जुड़ने के मौके पर छलांग लगा दी। वह मंच पर खुद को "16yo निर्णय-वृक्ष के शिकारी के रूप में वर्णित करता है। मुझे डेटा पसंद है, और मुझे एक चुनौती पसंद है।"

[छवि स्रोत:mxbi]

काग्ले में शामिल होने के तुरंत बाद, बेबर-इरिज़ार ने धीरे-धीरे मंच पर खुद के लिए एक नाम बनाना शुरू कर दिया, ऑनलाइन प्रतियोगिताओं में उच्च और उच्चतर स्थान दिया। उनके बीच एक ऐसा कार्य था जिसमें उन्होंने सटीक टैग बनाने के लिए 8 मिलियन YouTube वीडियो का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करने के लिए एक एल्गोरिथ्म बनाने में मदद की। परियोजना का लक्ष्य एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करके YouTube वीडियो को स्कैन करना और उन पर सटीक टैग लगाने के बारे में निर्णय करना था।

हालांकि सीधा-सादा प्रतीत होता है, कार्य स्वाभाविक रूप से कठिन है क्योंकि कार्यक्रम को समझने की जरूरत है कि वीडियो में क्या है और साथ ही साथ प्रत्येक को टैग करने का निर्णय लेने से पहले उनका संदर्भ क्या है। यह चुनौती अभी भी फ़ोटोग्राफ़ी पर लागू करने के लिए पर्याप्त कठिन है, लेकिन वीडियो और भी कठिन है जहां सार्वजनिक डेटाबेस में कम कोड मौजूद है जो प्रोग्रामर एआई को प्रशिक्षित करने के लिए एक शुरुआती आधार के रूप में उपयोग कर सकते हैं। Bober-Irizar ने समझाया, "हमने अपने स्वयं के तंत्रिका नेटवर्क लिखे। वे प्रशिक्षण वीडियो का एक सेट प्रदान करते हैं, और आप एक एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करते हैं जो तब एक नए वीडियो पर कह सकते हैं, 'ओह दिस इज टैग बी' .... यह है। बहुत अधिक संगणना - डेटासेट स्वयं 8TB था। यह एक चुनौती थी। "

अंत में, उनकी टीम ने 650 के एक क्षेत्र से 7 वें स्थान पर रखा। इस अविश्वसनीय परिणाम ने उन्हें Google द्वारा मान्यता प्राप्त कर लिया, जिसने उन्हें कंप्यूटर विज़न और पैटर्न मान्यता पर 2017 सम्मेलन में उन्हें और उनकी टीम के काम को प्रस्तुत करने के लिए आमंत्रित किया। इस सप्ताह हवाई में कंप्यूटर दृष्टि से संबंधित नेटवर्किंग सम्मेलन आयोजित किया गया था।

एआई उत्साही अंततः अपने शौक से बाहर कैरियर बनाना पसंद करेंगे, यह मानते हुए कि उन्हें अपने पहले कदम के रूप में हाई स्कूल स्नातक करने की आवश्यकता होगी!

स्रोत: मसल, कसगल

एईई अलो: 12 वर्षीय लड़की आइंस्टीन की तुलना में उच्च स्कोर और आईक्यू टेस्ट पर हॉकिंग


वीडियो देखना: Direct and Indirect speech Present simple, pre continuous, pre perfect, pre per con tense (अक्टूबर 2021).