30 Patente, 2 Startups: Anand Ranganathans KI -Reise

Diese Führung mit Daten -Episode zeigt Anand Ranganathan, eine herausragende Figur in KI und maschinellem Lernen. Von seiner IBM-Amtszeit bis hin zur Mitgründung von Entschlüsseln und 1/0 teilt Anand wertvolle Einblicke in die Herausforderungen, die Evolution und die Zukunft von KI. Wir untersuchen seine unternehmerischen Erfahrungen, die Auswirkungen des tiefen Lernens und seine Vision für die Anwendungen von AI.

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Wichtige Imbissbuden aus unserem Gespräch mit Anand Ranganathan:

• Die Bedeutung der Integration der symbolischen KI und des tiefen Lernens für präzises Denken, insbesondere in spezialisierten Bereichen.
• Die schnellen Fortschritte im tiefen Lernen erfordern eine agile Produktentwicklung und Marktstrategien.
• AI-Dienstleistungsunternehmen priorisieren Kundenbeziehungen und maßgeschneiderte Lösungen für produktorientierte Unternehmen.
• Agenten -Workflows sind bereit, die KI -Integration zu revolutionieren, aber die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI erfordert klare Grenzen.
• Der Erfolg in der KI/ML erfordert sowohl Domain -Expertise als auch kontinuierliches Lernen, um mit den schnellen Fortschritten des Feldes auf dem Laufenden zu bleiben.
• Die Zukunft von AI wird sich erheblich auf Software -Engineering auswirken, um ständige Anpassungen und Upskill zu fordern.
• Domänenwissen ist von entscheidender Bedeutung, da KI traditionelle Software -Engineering -Rollen verändert.

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Ein tieferer Eintauchen in unser Gespräch mit Anand Ranganathan:

Seine KI- und ML -Reise:

Anands KI -Reise begann mit seiner Doktorarbeit an der Universität von Illinois und konzentrierte sich auf die Schnittstelle von KI und verteilten Systemen. Seine frühe Arbeit konzentrierte sich auf das symbolische Denken, ein starker Kontrast zur aktuellen, tief lerndominierten Landschaft. Seine IBM -Forschungserfahrung beinhaltete die Bekämpfung von Big Data -Herausforderungen und den Beitrag zur Stream Processing -Plattform von IBM. Die Verschiebung in Richtung Deep Learning in den 2010er Jahren veränderte das KI -Feld dramatisch.

Die Motivation hinter seinen unternehmerischen Unternehmungen:

Nach einem Jahrzehnt bei IBM versuchte Anand, die Branchenherausforderungen direkt zu bewältigen. Die Gelegenheit, flink, in Verbindung mit der Zusammenarbeit mit Gleichgesinnten zu innovativ, führte ihn dazu, mit dem Zusammenschluss zu sein.

Fokus und Herausforderungen von Entcrambles:

Abskramble konzentrierte sich zunächst auf die Echtzeit-Streaming-Datenanalyse, insbesondere in der Telekommunikation. Sie erweiterten später auf historische Datenanalysen. In beiden Bereichen scheinbar unterschiedlich, beinhalteten die Abfragen strukturierter Daten und Auslösen von Aktionen basierend auf Streaming -Daten. Ihre Lösungen reichten von Abfragen für natürliche Sprachdatenbank bis hin zur Definition von Marketingkampagnen in Echtzeit.

Die Auswirkungen des tiefen Lernens auf die Produkte von Entschlammeln:

Der Anstieg des tiefen Lernens wirkte sich erheblich auf die natürliche Sprache von Entcrambles auf das SQL -Übersetzungsprodukt aus. Sie adaptierten ihre Techniken, als sich Deep -Learning -Modelle verbesserten. Die Entstehung hochwirksamer SQL -Generationsmodelle führte letztendlich zu ihrer Entscheidung, das Produkt zu verkaufen.

Produkt- und Dienstleistungsunternehmen (Unkramble vs. 1BY0):

Anand unterstreicht die wichtigsten Unterschiede zwischen Produkt- und Service-basierten Unternehmen. Produktunternehmen passen vorhandene Produkte an die Kundenbedürfnisse an, während Serviceunternehmen Lösungen auf bestimmte Kundenprobleme anpassen. 1BY0 betont Kundenbeziehungen, Projektmanagement und Anbieter -Partnerschaften.

Wichtige Erkenntnisse aus seiner unternehmerischen Reise:

Anand betont, wie wichtig es ist, interessante Herausforderungen mit der Marktnachfrage in Einklang zu bringen. He reflects on prioritizing intellectually stimulating problems over market viability at Unscramble, a lesson learned during his entrepreneurial journey.

Die Zukunft der KI: Symbolische KI und tiefes Lernen:

Anand glaubt an die Notwendigkeit eines ausgewogenen Ansatzes, der symbolische KI und Deep Learning kombiniert, insbesondere in Bereichen, die eine präzise Argumentation wie Medizin erfordern. Er sieht Fortschritte in der Wissensbasiskonstruktion als entscheidend für den Fortschritt der symbolischen KI.

Zukünftige KI -Trends und agierende Arbeitsabläufe:

Es wird erwartet, dass agierende Workflows in Bedeutung wachsen und die KI -Integration in die täglichen Aufgaben rationalisieren. Die Definition der Grenzen der Human-AI-Zusammenarbeit bleibt jedoch eine kritische Herausforderung. Er sieht auch die zunehmende Integration von AI in die Softwareentwicklung vor und verändert die erforderlichen Fähigkeiten für Software -Ingenieure.

Ratschläge für aufstrebende KI/ML -Profis:

Anand empfiehlt, sich auf Domain -Expertise zusammen mit technischen Fähigkeiten zu konzentrieren. Domainwissen bietet Widerstand gegen technologische Störungen und ergänzt technische Fähigkeiten. Kontinuierliches Lernen ist in diesem sich schnell entwickelnden Bereich von wesentlicher Bedeutung.

Abschluss:

Anand Ranganathans Reise zeigt das transformative Potenzial von AI. Seine Erfahrungen unterstreichen die Bedeutung von Anpassungsfähigkeit, Domain -Expertise und der Einrichtung von Innovationen auf den Marktbedarf. Seine Erkenntnisse betonen die entscheidende Rolle der Zusammenarbeit zwischen Menschen und AI und kontinuierlichem Lernen.

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Das obige ist der detaillierte Inhalt von30 Patente, 2 Startups: Anand Ranganathans KI -Reise. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!