Bu bölümde Verilerle Liderlik Etmek, sahibiz Satya MallickOpenCV.org'un CEO'su ve Big Vision LLC'nin kurucusu bizimle birlikte. Satya, görüntü işleme ile bilgisayarlı görme arasındaki önemli ayrımı vurgulayarak bilgisayarlı görme konusundaki olağanüstü yolculuğunu paylaşıyor. Yapay zeka danışmanlığındaki şeffaflıktan stratejik büyüme stratejilerine ve Üretken Yapay Zekanın dönüştürücü etkisine kadar Satya, hem profesyoneller hem de meraklılar için değerli bakış açıları sunuyor.
Dinamik yapay zeka ve veri bilimi alanında başarının sırlarını çözmeye hazır olun.
Leading with Data'nın bu bölümünü aşağıdaki gibi popüler platformlardan dinleyebilirsiniz: Spotify, Google Podcast'ler, ve Apple. Bilgilendirici içeriğin keyfini çıkarmak için favorinizi seçin!
[Gömülü içerik]
Satya Mallick ile Söyleşimizden Önemli Bilgiler
- Görüntü işleme ile bilgisayarlı görme arasındaki ayrım çok önemlidir; bu yalnızca görüntülerin iyileştirilmesiyle değil, bilgilerin çıkarılmasıyla da ilgilidir.
- Şeffaflık ve para iade garantisi, yapay zeka danışmanlığında güven ve güvenilirlik oluşturabilir.
- Stratejik ortaklıklar ve fırsatları yakalamak bir danışmanlık işini büyütmenin anahtarıdır.
- Üretken yapay zeka üretkenliği önemli ölçüde artırır ve karmaşık görevlerin otomasyonuna olanak tanır.
- Davranış ve öğrenme isteğine göre işe alım, deneyimli profesyoneller için rekabet etmekten daha faydalı olabilir.
- Yapay zeka endüstrisi önemli bir atılımın eşiğinde ve bu yolculuğa şimdi katılanlara muazzam fırsatlar sunuyor.
Şimdi Satya Mallick'in oturumda sorduğu sorulara ve nasıl yanıt verdiğine bakalım!
Bilgisayarla Görme yolculuğunuz nasıl başladı?
Dün gibi hatırlıyorum. HTE'de lisans öğrencisiydim ve bir son sınıf öğrencisinin kameralı bir robot içeren projesi ilgimi çekti. Görüntü işleme ile bilgisayarlı görme arasındaki farkı ilk kez o zaman öğrendim; mesele yalnızca görüntüleri geliştirmek değil, görüntülerden bilgi çıkarmakla ilgili. Bu merak beni UCSD'de bilgisayarlı görme alanında doktora yapmaya yöneltti ve bu, sonunda girişimcilik yolculuğumun ve yüz iyileştirme teknolojisine odaklanan ilk şirketimin kuruluşunun yolunu açtı.
Startup'tan danışmanlığa geçişte stratejiniz neydi?
İlk girişimimin ardından risk sermayesi finansmanından uzaklaşmaya ve yapay zeka danışmanlığı dünyasını keşfetmeye karar verdim. Yıl 2015'ti ve derin öğrenme devrimi daha yeni başlamıştı. Bilgisayarla görme konusundaki kapsamlı geçmişime rağmen, derin öğrenme ortamına hızlı bir şekilde uyum sağlamak zorunda kaldım. Blogum LearnOpenCV.com, danışmanlık fırsatlarını çekmek için bir katalizör haline geldi. Müşterilerime karşı projelerinin fizibilitesi konusunda şeffaf oldum ve eğer yerine getiremezsem para iade garantisi teklif ettim; bu, erkenden güven ve inandırıcılık sağlayan bir sözdü.
Danışmanlık işinizi nasıl büyüttünüz?
Bu, fırsatları yakalamanın ve iş ile büyüme potansiyeli arasındaki dengeyi korumanın bir birleşimiydi. Mesela bir müşterimin riskli bir projede yardıma ihtiyacı olduğunda, başarı üzerine ödeme şartıyla bu işi kabul ettim. Bu yaklaşım, stratejik ortaklıklar ve üretkenliğe odaklanmayla birlikte danışmanlık işimi önemli ölçüde büyütmemi sağladı.
OpenCV.org'un CEO'su olmanıza ne sebep oldu?
OpenCV.org ile ilişkim markalı kurslar için gelir paylaşımı teklifiyle başladı. Yarım milyon dolar toplayan başarılı bir Kickstarter kampanyasının ardından daha önemli bir rol üstlenmeye davet edildim. 2019 yılına gelindiğinde, OpenCV.org'da CEO pozisyonunu kabul etme özgürlüğünü bana tanıyan ve daha fazla işbirliğine ve büyümeye yol açan bir danışmanlık işi kurmuştum.
Üretken Yapay Zeka çalışmalarınızı nasıl dönüştürdü?
Üretken yapay zeka oyunun kurallarını değiştirdi. Özellikle karmaşık sorunların çözümünde üretkenliğimizi beş kat artırdı. Bunu, emlak için gün ışığı görüntülerinden alacakaranlık fotoğrafları oluşturmak, araba fotoğrafçılığını dönüştürmek ve hatta görüntü segmentasyonu için eğitim modellerine yardımcı olmak gibi görevleri otomatikleştirmek için kullandık. Bu, insan çabasını çoğaltan, daha azıyla daha fazlasını başarmamızı sağlayan bir araçtır.
Hızla gelişen bu alanda yetenekleri işe alma konusundaki yaklaşımınız nedir?
Güçlü programlama temeline sahip ve öğrenmeye istekli bireyler arıyoruz. Eğitim çerçevemiz sağlamdır ve deneyimli profesyoneller için rekabet etmek yerine yetenekleri yetiştirmeyi tercih ederiz. Tutum çok önemlidir; doğru zihniyete sahip stajyerlerimiz beklentileri aşarak tam zamanlı pozisyonlar kazandılar.
Gelecek vaat eden Veri Bilimcilerine ve yapay zeka meraklılarına ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?
Yapay zeka, havalanmak üzere olan bir roket gemisidir. Benim tavsiyem bu rokete binmenizdir. Başarılı olmak için olağanüstü yeteneğe ihtiyacınız yok; sadece bu dönüştürücü yolculuğun bir parçası olmanız gerekiyor. Kariyerine başlayan herkes için inanılmaz bir fırsat.
Özetliyor
Bu aydınlatıcı oturumu Satya Mallick ile tamamlarken, CEO'nun meraklı bir üniversite öğrencisiyken bilgisayarlı görü alanında liderliğe giden yolculuğu ortaya çıkıyor. Stratejik içgörüleri, şeffaflığa verdiği önem ve Üretken Yapay Zeka'nın oyunun kurallarını değiştiren rolü, gelişen Yapay Zeka ve veri bilimi ortamında başarı için bir yol haritası sunuyor. Satya'nın gelecek vadeden profesyonellere tavsiyeleri, bu dönüştürücü yolculuktaki muazzam fırsatları yansıtıyor.
Yapay zeka, veri bilimi ve Yapay Zeka hakkında daha ilgi çekici oturumlar için Leading with Data'da bizi takip etmeye devam edin.
Yaklaşan oturumlarımıza buradan göz atın.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/solving-computer-vision-problems-with-satya-mallick/
